跑别人的数据集总感觉不如自己跑这舒服，所以我就自己用自带的摄像头跑了一次orb_slam2，结果发现坑还不少，所以把坑都写出来，避免以后有和我一样的朋友踩坑，这是一篇资源汇总帖。

我的环境：ubuntu14.04+ros indigo+opencv2.8.4(最开始是３.1,后来发现不行，所以就改了)

首先，先标定相机吧，我这里用的是ＭＡＴＬＡＢ标定工具箱，我觉得能够用工具箱解决的，没有必要自己再去写一遍，我参考这篇标定博客。

这里我给出我标定用的图片，用A4纸打印就好！

１.在ＭＡＴＬＡＢ中找到标定工具箱

在app里面找到标定工具箱

打开工具箱。

２.导入图像，按住shift，把需要导入的图像全部导入

打开导入图像。

按住shift一次全部导入。

３.开始标定

最开始会要求输入实际尺寸，就是每一格的实际尺寸，我这里是20mm。

接下来需要，开始标定了，点击按钮即可。

运行结束之后，如图所示：

看，右上角，有显示标定误差，一般标定误差在0.3以内比较好。

4.得到需要的８个数据

接下来，把数据导出来，点击按钮即可。

这里导出数据的时候，只选相机参数就可以。然后返回matlab主界面，把数据读出来就好了。

内参矩阵

径向畸变

切向畸变

我这里的数据是 [公式] [公式] [公式] [公式] [公式] [公式] [公式] [公式]

把相机标定完了，就进入ubuntu系统，准备开始跑orb_slam。

第二步,先安装好ros，这个没啥坑，具体的安装步骤见ros官网，我觉得这个是最完整的。由于官网已经很全了，自己就没有标。

第三步，构建catkin_ws工作空间。

mkdir  -p ~/catkin_ws/src
cd ~/catkin_ws/
catkin_make

构建好空间之后，我们需要安装一个软件包，ros已经提供了，这里我们可以直接安装。

cd catkin_ws／src
git clone https://github.com/bosch-ros-pkg/usb_cam usb_cam
cd usb_cam
mkdir build 
cd build 
cmake ..
make

接下来我们可以检验一下是否安装完成。

打开ros

roscore

运行

roslaunch usb_cam usb_cam-test.launch
　

如果是外接的摄像头，需要在src/usb_cam-develop/launch文件中的launch文件里面更改。具体的步骤，可以看这篇博客在ROS中使用usb摄像头跑ORB SLAM2。

第三步,编译orb_slam2及相关库。根据orb_slam列出来的依赖项都需要安装。

安装Pangolin

先安装一些依赖项

sudo apt-get install libglew-dev  
sudo apt-get install cmake  
sudo apt-get install libboost-dev libboost-thread-dev libboost-filesystem-dev

然后安装Pangolin

git clone https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin.git  
cd Pangolin  
mkdir build  
cd build  
cmake -DCPP11_NO_BOOST=1 ..  
make -j

安装Eigen3

sudo apt-get install libeigen3-dev

Eigen与其他库不同，它是一个由头文件搭建起来的库，Eigen头文件的默认安装位置在“/usr/include/eigen3/”中。我们在使用时，只需引入Eigen头文件，不需要链接它的库文件，在CMakeLists.txt里添加Eigen头文件的目录。

下载orb_slam2

把orb_slam２安装在我们最开始建立的catkin_ws空间里面。

cd catkin_ws／src
git clone https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2.git ORB_SLAM2

接下来，我们就需要安装orb_slam的一些依赖项。先安装g2o，安装g2o之前，需要先安装一下依赖项。这里最后一个需要注意一下，具体可以看我的博客slam安装中libcholmod-dev文件找不到的解决办法 - hitfangyu的博客 - CSDN博客

sudo apt-get install libqt4-dev qt4-qmake libqglviewer-dev libsuitesparse-dev libcxsparse3.1.2 
libcholmod-dev
(注：最后一个依赖项需要table键来填充名称)

然后安装orb_slam提供的g2o工具

cd catkin_ws/src/ORB_SLAM2/Thirdparty/g2o/
mkdir build
cd build
cmake ..
make

接下来编译DBoW2

cd catkin_ws/src/ORB_SLAM2/Thirdparty/DBoW2
mkdir build
cd build
cmake ..
make

一切准备就绪，接下来编译orb_slam2

cd catkin_ws/src/ORB_SLAM2
mkdir build 
cd build 
cmake ..
make

接下来需要编译ROS的example，这里需要注意，我们这里需要先进行一下更改，不然摄像头的帧传不到orb_slam２里面。catkin_ws/src/ORB_SLAM2/Examples/ROS/ORB_SLAM2/src 打开ros_mono.cc。

把这一行注释掉，换为如下：

ros::Subscriber sub = nodeHandler.subscribe("/usb_cam/image_raw", 1, &ImageGrabber::GrabImage,&igb);

这一行代码的意思是：将subscribe的话题改为/usb_cam/image_raw。

然后我们再开始编译ROS的example

cd catkin_ws/src/ORB_SLAM2/Examples/ROS/ORB_SLAM2/
mkdir build
cd build
cmake ..
make

到此为止，我们已经编译完成了。

更改参数配置

打开orb_slam2文件夹下面的Examples/ROS/ORB_SLAM2路径下的Asus.yaml文件中，改为如下参数：

这里是我的参数。

到此为止，就基本完成了配置。

开始运行

１．首先打开ros的终端

roscore

2.打开摄像头

roslaunch usb_cam usb_cam-test.launch

3.运行orb_slam

rosrun ORB_SLAM2 Mono /home/电脑名字/catkin_ws/src/ORB_SLAM2/Vocabulary/ORBvoc.txt /home/电脑名字/catkin_ws/src/ORB_SLAM2/Examples/ROS/ORB_SLAM2/Asus.yaml

这里的电脑名字，请替换为你自己的。

这里说一下，如果你装的是opencv3.1或者3.3的话，应该都会报错，无法启动，错误类型是opencvError，提示你有地方要求是2.4.8。我在这里找了很久，发现是因为ros把openv版本写死了，他只认这个版本，所以没办法，我只能改了。我在官网也没找到2.4.8的，后来在github上面找到了,这里把地址贴出来：opencv2.4.8.

４.打开rqt_graph

rqt_graph

这时候，你需要进行进行初始化，拿着电脑多走走吧。最后，贴上我的图吧

整体感觉，效果还是很不错的，在特征点多的地方比较好使，有时候也不太好使，总是提示进行重定位！