SVO-SLAM環境セットアップガイド

インストール: プレーン CMake (ROS なし)
まず、workspace などの作業ディレクトリを作成し、このディレクトリで次の必要を実行します。

(ヒント: システムにデフォルトの中国語名が設定されている場合でも、中国語名は使用しないでください。そうしないと、次の依存関係が非常に難しくなり、cmake が構成ファイルを見つけることができなくなります。)

Boost - c ライブラリ (スレッドとシステムが必要です)

固有 3 - 線形代数

OpenCV - 画像をロードして表示するためのコンピューター ビジョン ライブラリ (私は OpenCV3.0 をダウンロードしました)

ソフォス - 嘘のグループ

この時点で「unit_complex_.imag() = 0.」というエラーが発生した場合は、コードを「unit_complex_.imag(0.)」に変更する必要があります。
高速 - コーナー検出器

g2o - 一般的なグラフの最適化 オプション G2O の各バージョンの依存関係は非常に複雑なので、忍耐強くバージョン番号を確認する必要があります。そうしないと、間違いが多くなり、混乱することになります。以前にインターネットでたくさんのブログを読みましたが、依存関係の問題は根本的に解決されていませんでした。以下に、私が行ったプロセス、完全かつ正しいバージョンをコンパイルします。

vikit_common - 必要な便利なツール vikit には、カメラ モデル、SVO に必要ないくつかの数学および補間関数が含まれています。

pg_vikit/vikit_common/CMakeLists.txt ファイルで USE_ROS を FALSE. に設定します。

SVO

svo/CMakeLists.txt で、USE_ROS を FALSE. に設定します。

ROS を使用せずに SVO を実行する まず、データを保存するフォルダーを作成します:

リーリー

リーリー

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