在Ubuntu 18.04上安装VINS-Mono和Ceres Solver可以按照以下步骤进行。这些步骤将涵盖从系统准备到依赖项安装、代码克隆、编译以及Ceres Solver的安装。 1. 安装Ubuntu 18.04系统 假设你已经安装好了Ubuntu 18.04系统,如果还没有,请先从Ubuntu官网下载ISO文件并安装。 2. 安装vins-mono的依赖项 首先,更新你的系统包列表...
第一步:在~/ws_vins/src/VINS-Mono/vins_estimator/launch下新建一个mynteye.launch文件。 第二步:在/home/fish/ws_vins/src/VINS-Mono/config文件下建立一个名为mynteye的文件夹,并新建mynteye_config.yaml...
VINS_RESULT_PATH = "/home/nvidia/output/vins_result_loop.txt"; 退出到vins-mono-catkin_ws并编译 cd .. 和catkin_make source devel/setup.bash 然后将VINS加入环境变量: gedit ~/.bashrc echo "source ~/vins-mono-catkin_ws/devel/setup.bash" source ~/.bashrc 3.VINS-MONO的运行和结果记录 打开两...
mkdir -p vins-mono-catkin_ws/src cd vins-mono-catkin_ws/src/ git cloneHKUST-Aerial-Robotics/VINS-Mono cd .. catkin_make source devel/setup.bash 到这就完成VINSMONO的安装啦。不过你要跑程序,还得去下 数据集 。具体就看VINsmono里面自带的注释吧。
安装VINS-Mono 概述 Vins-mono是香港科技大学开源的一个VIO算法 1 sudoapt-getinstallros-$ROS_DISTRO-realsense2-camera 1 dpkg -L 源码安装 1 git clone https://gitee.com/kay2020/realsense-ros.git 加头文件 1 2 3 4 #include <iostream> // std::cout...
源码安装vins-mono算法问题整理(ROS Melodic + opencv 4.1.1) - 测试环境:Jetson Xavier NX+ Jetpack4.4 + Ubuntu 1804 + ROS Melodic + opencv 4.1.1 问题一 编译时报错 error: ‘CV_GRAY2RGB’ was not declared ...
打开一个终端,执行roslaunch ~/catkin_ws/src/VINS-Mono/vins_estimator/launch/debug.launch clion中选择Run|Attach to Process...,选择vins_estimater。这样clion就和gdb连接起来了。 clion连接gdb 执行rosbag play,可以发现正常卡住断点,但是单步调试还是乱跳。
NX 默认是4.1.1版本目前对于VINS-Mono支持还不完善,使用opencv3.4.3版本 安装步骤 安装opencv3.4.3,参考文章:NX入门教程软件篇-安装opencv3.4.3 安装ROS相关 $ sudo apt-get install ros-melodic-cv-bridge ros-melodic-tf ros-melodic-message-filters ros-melodic-image-transport 安装ceres-solver的依赖 # ...
介绍如何TX2下安装VINS-Mono 测试环境:jetpack33 安装ROS相关: sudo apt-get install ros-kinetic-cv-bridge ros-kinetic-tf ros-kinetic-message-filters ros-kinetic-image-transport 安装ceres-solver: 安装依赖: # CMake sudo apt-get install cmake # google-glog + gflags sudo apt-get install libgoogl...
0 A Robust and Versatile Monocular Visual-Inertial State Estimator VINS-Mono是单目视觉惯性系统的实时SLAM框架。它使用基于优化的滑动窗口配方来提供高精度的视觉惯性里程计。它具有高效的IMU预积分,包括偏差校正,自动估算器初始化,在线外部校准,故障检测和恢复,回环检测,全局位姿图优化,地图合并,位姿图重用,在线时间...