Ubuntu20.04配置ORBSLAM2并运行保姆级教程

1. 适用场景

ORBSLAM2作为一款开源的视觉SLAM（同时定位与地图构建）系统，在多个领域具有广泛的应用价值：

机器人导航与自主移动

• 室内外移动机器人定位与导航
• 无人机自主飞行与避障
• 服务机器人的环境感知与路径规划

增强现实与虚拟现实

• AR应用的实时空间定位
• VR设备的位置追踪
• 混合现实场景的空间理解

自动驾驶与智能交通

• 车辆定位与轨迹估计
• 停车场自动泊车系统
• 智能交通监控与分析

科研与教育

• 计算机视觉算法研究
• SLAM技术教学实践
• 三维重建与场景理解

工业应用

• 仓储物流机器人导航
• 工业检测与测量
• 设备巡检与维护

2. 适配系统与环境配置要求

操作系统要求

• Ubuntu 20.04 LTS（推荐）
• Ubuntu 18.04（兼容）
• 建议使用纯净系统环境

硬件配置建议

• CPU：四核以上处理器
• 内存：8GB RAM（最低4GB）
• 存储：20GB可用空间
• GPU：支持OpenGL的显卡（可选但推荐）

软件依赖环境

• CMake 3.5或更高版本
• GCC 7.5或更高版本
• OpenCV 3.4.9（特定版本要求）
• Eigen3 3.1.0或更高版本
• Pangolin（可视化库）
• DBoW2和g2o（包含在第三方库中）

ROS支持

• ROS Noetic（Ubuntu 20.04官方支持）
• 可选但推荐用于实际应用开发

3. 资源使用教程

环境准备与依赖安装

首先更新系统包管理器并安装基础开发工具：

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y build-essential cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev

安装必要的数学库和工具：

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

OpenCV特定版本安装

由于ORBSLAM2对OpenCV版本有特定要求，需要安装3.4.9版本：

# 下载OpenCV 3.4.9源码
wget -O opencv.zip https://github.com/opencv/opencv/archive/3.4.9.zip
wget -O opencv_contrib.zip https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/3.4.9.zip

# 解压并编译安装
unzip opencv.zip
unzip opencv_contrib.zip
cd opencv-3.4.9
mkdir build && cd build
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib-3.4.9/modules ..
make -j4
sudo make install

Pangolin安装

安装可视化库Pangolin：

git clone https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin.git
cd Pangolin
mkdir build && cd build
cmake ..
make -j4
sudo make install

ORBSLAM2编译与安装

获取ORBSLAM2源码并进行编译：

git clone https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2.git ORB_SLAM2
cd ORB_SLAM2
chmod +x build.sh
./build.sh

ROS支持编译（可选）

如果需要ROS支持，执行以下命令：

export ROS_PACKAGE_PATH=${ROS_PACKAGE_PATH}:/path/to/ORB_SLAM2/Examples/ROS
./build_ros.sh

运行测试

下载示例数据集进行测试：

# 运行单目示例
./Examples/Monocular/mono_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Monocular/TUM1.yaml /path/to/dataset/rgbd_dataset_freiburg1_desk

# 运行RGB-D示例  
./Examples/RGB-D/rgbd_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/RGB-D/TUM1.yaml /path/to/dataset/rgbd_dataset_freiburg1_desk Associations/fr1_desk.txt

4. 常见问题及解决办法

编译错误：OpenCV版本不兼容

问题描述：编译时出现OpenCV相关错误 解决方案：

# 检查OpenCV版本
pkg-config --modversion opencv

# 如果版本不正确，重新安装指定版本
# 或者修改CMakeLists.txt中的OpenCV版本要求

Pangolin安装失败

问题描述：Pangolin编译错误或找不到依赖 解决方案：

# 安装Pangolin依赖
sudo apt-get install -y libglew-dev libpython2.7-dev

# 如果使用较新版本的Pangolin，可能需要降级到0.5版本
git clone -b v0.5 https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin.git

Eigen3找不到

问题描述：编译时提示Eigen3相关错误 解决方案：

# 确保Eigen3已安装
sudo apt-get install -y libeigen3-dev

# 检查Eigen3安装路径
sudo updatedb
locate eigen3

内存不足错误

问题描述：编译过程中出现内存不足 解决方案：

# 减少编译线程数
make -j2  # 使用2个线程而不是4个

# 或者增加交换空间
sudo fallocate -l 4G /swapfile
sudo chmod 600 /swapfile
sudo mkswap /swapfile
sudo swapon /swapfile

ROS编译问题

问题描述：build_ros.sh执行失败 解决方案：

# 检查ROS环境变量
echo $ROS_PACKAGE_PATH

# 确保正确设置路径
export ROS_PACKAGE_PATH=${ROS_PACKAGE_PATH}:/absolute/path/to/ORB_SLAM2/Examples/ROS

运行时GUI显示问题

问题描述：Pangolin窗口无法正常显示 解决方案：

# 检查OpenGL支持
glxinfo | grep "OpenGL"

# 如果是远程连接，确保启用X11转发
# 或者使用虚拟显示
export DISPLAY=:0

词汇表加载失败

问题描述：运行时提示无法加载ORBvoc.txt 解决方案：

# 确保Vocabulary目录存在且包含ORBvoc.txt
# 如果文件损坏，重新下载项目

通过遵循这个详细的教程，您应该能够在Ubuntu 20.04系统上成功配置和运行ORBSLAM2，为您的计算机视觉和机器人项目提供强大的SLAM功能支持。