1、进入[网页](Computer Vision Group - Dataset Download (tum.de)),下载对应的数据(点击tgz,就会开始下载对应的数据) 2、进入ORB_SLAM2创建文件夹data,然后将下载好的数据压缩包提取到data中,然后打开终端执行以下命令(此处下载的数据为网页中第一个): cdORB_SLAM2 ./Examples/Monocular/mono_tum Vocabulary/O...
(ORB-SLAM2: Current Frame:19837): GLib-GIO-CRITICAL **: g_dbus_connection_register_object: assertion'G_IS_DBUS_CONNECTION (connection)'failed (ORB-SLAM2: Current Frame:19837): GLib-GIO-CRITICAL **: g_dbus_connection_get_unique_name: assertion'G_IS_DBUS_CONNECTION (connection)'failed Creat...
步骤一:下载orb-slam2项目 git clone https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2.git ORB_SLAM2cdORB_SLAM2 git remote add fschopp https://github.com/fschopp/ORB_SLAM2.git git fetch fschopp git merge fschopp/master orb_slam2的源代码地址是:raulmur/ORB_SLAM2,有的文章上写的地址是:tlglovewf/OR...
ORB-SLAM2包含了用三种方案进行同步追踪与地图构建,分别为以kinect为视觉传感器的RGBD-SLAM方案、以单目摄像机为视觉传感器的mono-slam方案、以双目摄像机为视觉传感器的stereo-slam方案。三种方案有均已ORB特征点作为图像构建SLAM的基础,因此此工程名ORB-SLAM。 接下来我们将以RGB-D SLAM作为例子来介绍ORB-SLAM开源方案...
环境搭建总体参考上节中GitHub链接,以及ORB-SLAM2搭建详细过程 记录如下原因, 一是为针对本项目需要(双目视频流实时测距)的环境搭建提供提醒和参考 二是第一次接触CV工程化代码,希望自己除了乖乖的听话的搭建环境之外,了解工程化代码的依赖、链接...等关系,也为之后项目系统搭建、降低时延优化,夯实基础。