SLAM-DSO跑公开数据集TUM

最近入坑SLAM，感觉有必要记录一下学习过程，想到还有个博客，于是我又回来了。话不多说，直入正题。

环境配置

        1.Eigen3及依赖库安装

sudo apt-get install libsuitesparse-dev libeigen3-dev libboost-all-dev

        2.OpenCV

sudo apt-get install libopencv-dev

        3.Pangolin

用OpenGL的可视化绘图库，需要安装依赖库glew等，具体可见pangolin。

sudo apt-get install libglew-dev

        4.ziplib

        这个库在下载DSO项目后，在第三方库里有安装文件，用cmake进行编译安装即可。

其他的cmake、python、boost等在安装系统和配置其它库时一般都已经安装过了。apt方式安装不了，可以下载库，自己用cmake编译安装。

运行DSO

        1.准备TUM数据集

只是实验跑通程序，没必要把整个TUM数据集下载下来，下载其中一个序列就行。

        2.下载并编译DSO项目文件

git clone https://github.com/JakobEngel/dso.git

cd dso
mkdir build
cd build
cmake ..
make

        3.DSO运行TUM数据集

进入build文件夹下的bin文件夹，命令行输入下述内容：

./dso_dataset \
	files=/home/(用户名/)sequence_XX/images.zip \
	calib=/home/(用户名/)sequence_XX/camera.txt \
	gamma=/home/(用户名/)sequence_XX/pcalib.txt \
	vignette=/home/(用户名/)sequence_XX/vignette.png \
	preset=0 \
	mode=0

环境没问题出现报错，建议先看数据集的文件路径弄对没。

运行效果

 

参考来源：https://github.com/JakobEngel/dso

欢迎批评指正，如果需要相关库文件，可以私信或留言。