首先自己的相機(jī)不需要安裝驅(qū)動(dòng)了，但是需要標(biāo)定，獲取內(nèi)外參，還要安裝ORB_SLAM2。

標(biāo)定步驟如下

先安裝依賴：

• sudo apt-get install libglew-dev

• sudo apt-get install git

• sudo apt-get install cmake

• sudo apt-get install libblas-dev liblapack-dev

• sudo apt-get install libboost-dev libboost-thread-dev libboost-filesystem-dev

• sudo apt-get install libpython2.7-dev

• sudo apt-get install build-essential

• sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-configlibavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev

• sudoapt-getinstalllibsqlite3-devlibpcl-dev libopencv-dev libproj-dev libqt5svg5-dev

再安裝 Pangolin：

• gitclonehttps://github.com/stevenlovegrove/Pangolin.git

• cd Pangolin

• mkdir build

• cd build

• cmake -DCPP11_NO_BOOST=1 …

• make -j8

安裝Eigen3

• sudo apt-get install libeigen3-dev

安裝OpenCV

先安裝opencv的依賴

• sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-configlibavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev

我裝的是3.2.0下載完后解壓，進(jìn)入OpenCV文件夾進(jìn)行編譯安裝

• mkdir release

• cd release

• cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D

• CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..

• make

• sudo make install

• mkdir -p orb-slam2-ws/src

編譯 ORB-SLAM2：

• mkdir -p orb-slam2-ws/src

• cd orb-slam2-ws/

• catkin_make

• echo“source~/projects/orb-slam2-ws/devel/setup.bash” >> ~/.bashrc

• source ~/.bashrc

• cd orb-slam2-ws/src

• gitclonehttps://github.com/raulmur/ORB_SLAM2.git ORB_SLAM2

• cd ORB_SLAM2

• chmod +x build.sh

• /build.sh

將ORB_SLAM2安裝路徑加入環(huán)境變量

• exportROS_PACKAGE_PATH=${ROS_PACKAGE_PATH}:/home/(user)/orb-slam2-ws/src/ORB_SLAM2/Examples/ROS

先找到這兩個(gè)文件

libboost_system.so

libboost_filesystem.so

然后復(fù)制到ORB_SLAM2/lib下，然后將路徑加到ORBSLAM2/Examples/ROS/ORBSLAM2下Cmakelists.txt文件中，

• $ {PROJECT_SOURCE_DIR}/../../../lib/libboost_filesystem.so

• $ {PROJECT_SOURCE_DIR}/../../../lib/libboost_system.so

• chmod +x build_ROS.sh

• /build_ROS.sh

編譯好ORB_SLAM2,接下來我們就要標(biāo)定雙目了。

用這個(gè)啟動(dòng)文件啟動(dòng)雙目。

https://github.com/2017qiuju/ROS_notes/blob/master/stereo_usb_cam_stream_publisher.launch

roslaunch stereo_usb_cam_stream_publisher.launch camera_info:=ture

運(yùn)行ROS的標(biāo)定程序

rosrun camera_calibration cameracalibrator.py

--size8x6

--square0.0513

right:=/camera/right/image_raw left:=/camera/left/image_raw right_camera:=/camera/right left_camera:=/camera/left

--no-service-check

--approximate=0.1

打開文件：ORB_SLAM2/Examples/ROS/ORB_SLAM2/src/ros_stereo.cc

做如下更改，然后重新編譯。

ORB_SLAM2默認(rèn)接收的話題：

message_filters::Subscriber

message_filters::Subscriber

改成現(xiàn)在啟動(dòng)文件發(fā)布的話題

message_filters::Subscriber

message_filters::Subscriber

將攝像頭參數(shù)寫入這個(gè)文件

/home/q/packages/ORB_SLAM2/Examples/Stereo/my_EuRoC.yaml

啟動(dòng)攝像頭

roslaunch stereo_usb_cam_stream_publisher.launch camera_info:=true

stereo_image_proc

將兩個(gè)攝像頭的圖片處理

ROS_NAMESPACE=camerarosrunstereo_image_procstereo_image_proc _approximate_sync:=true

坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換

rosrun tf static_transform_publisher 0 0 0 -1.5707963267948966 0 -1.5707963267948966 base_link camera_link 100

啟動(dòng)ORB_SLAM2

rosrunORB_SLAM2Stereo/home/q/packages/ORB_SLAM2/Vocabulary/ORBvoc.txt /home/q/packages/ORB_SLAM2/Examples/Stereo/my_EuRoC.yaml false

運(yùn)行結(jié)果視頻：

這是自制雙目跑的ORB-SLAM2截圖

這是MYNTEYE-S1030-IR跑的ORB-SLAM2截圖

總結(jié)：自制雙目和MYNTEYE-S1030-IR相比，點(diǎn)云不是很規(guī)整，測距不是很準(zhǔn)，路徑還可以。

RTAB-Map實(shí)驗(yàn)

RTAB-Map是具有實(shí)時(shí)約束的全局閉環(huán)檢測的RGB-D SLAM方法，可用于生成環(huán)境的3D點(diǎn)云或創(chuàng)建用于導(dǎo)航的2D網(wǎng)格圖

它的代碼庫有兩個(gè)：

https://github.com/introlab/rtabmap_ros.git

http://introlab.github.io/rtabmap

安裝步驟如下：

• sudo apt-get install ros-kinetic-move-base-msgs

• mkdir -p rtabmap_ros_ws/src

• gitclonehttps://github.com/introlab/rtabmap_ros.git src/rtabmap_ros

• cd src

• catkin_init_workspace

• cd ~

• git clone https://github.com/introlab/rtabmap.git rtabmap

• cd rtabmap/build

• cmake -DWITH_G2O=OFF -DWITH_GTSAM=OFF -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=~/projects/rtabmap_ros_ws/devel ..

• make -j4

• make install

• catkin_make -j4

• echo "source ~/catkin_ws/devel/setup.bash " >> ~/.bashrc

• source ~/.bashrc

裝好之后就來測試 一下MYNTEYE-S1030-IR 和 RTAB-Map吧！

先啟動(dòng)相機(jī)

roslaunch mynt_eye_ros_wrapper mynteye.launch

進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換

rosrun tf static_transform_publisher 0 0 0 -1.5707963267948966 0 -1.5707963267948966 base_link camera_link 100

最后啟動(dòng)rtabmap_ros

• roslaunch rtabmap_ros stereo_mapping.launch stereo_namespace:="/camera"
  

• rtabmap_args:="delete_db_on_start--Odom/Strategy 5 --OdomORBSLAM2/VocPath
  

• "/home/q/packages/ORB_SLAM2/Vocabulary/ORBvoc.txt""
  

• left_image_topic:=/camera/left_rect/image_rect
  

• right_image_topic:=/camera/
  

• right_rect/image_rect left_camera_info_topic:=/camera/left/camera_info right_camera_info_topic:=/camera/right/camera_info
  

• /rtabmap/odom_info:=/camera/left/camera_info stereo:=trueframe_id:=base_link
  

• approx_sync:=false

運(yùn)行結(jié)果視頻

總結(jié)：它的點(diǎn)云依然很稀疏，最后的三維圖依然很漂亮，路徑也很規(guī)整。

自制的雙目跑RTAB-Map

前面已經(jīng)把環(huán)境都配置好了，現(xiàn)在我們直接運(yùn)行程序

啟動(dòng)雙目

roslaunch stereo_usb_cam_stream_publisher.launch camera_info:=true

圖像處理

ROS_NAMESPACE=camera rosrun stereo_image_proc stereo_image_proc _approximate_sync:=true

坐標(biāo)轉(zhuǎn)換

rosrun tf static_transform_publisher 0 0 0 -1.5707963267948966 0 -1.5707963267948966 base_link camera_link 100

啟動(dòng) rtabmap_ros

• roslaunch rtabmap_ros stereo_mapping.launch stereo_namespace:="/camera" rtabmap_args:="--
  

• delete_db_on_start --Odom/Strategy 5 --OdomORBSLAM2/VocPath
  

• "/home/q/packages/ORB_SLAM2/Vocabulary/ORBvoc.txt""
  

• left_image_topic:=/camera/left/image_rect_color
  

• right_image_topic:=/camera/right/image_rect_color
  

• left_camera_info_topic:=/camera/left/camera_info
  

• right_camera_info_topic:=/camera/right/camera_info
  

• /rtabmap/odom_info:=/camera/left/camera_info stereo:=trueframe_id:=base_link
  

• approx_sync:=true

運(yùn)行視頻鏈接：

http://cache.tv.qq.com/win/play.html?cid=&vid=b0918d9fude

這是自制雙目跑rtabmap_ros 的建圖結(jié)果：

這是S1030-IR跑rtabmap_ros 的建圖結(jié)果：

總結(jié):自制雙目發(fā)布的圖像是彩色的，rtabmap_ros 的三維圖就具備彩色信息，這一點(diǎn)比MYNTEYE-S1030-IR標(biāo)準(zhǔn)版好一些，但是這兩個(gè)開源項(xiàng)目都沒有使用到小覓相機(jī)的IMU信息，所以這里只是單純的從圖像信息對兩款相機(jī)測試兩個(gè)開源項(xiàng)目的效果，并記錄測試步驟，有興趣的小伙伴可以根據(jù)這個(gè)教程學(xué)習(xí)。

輕客智能科技（江蘇）有限公司是MYNTAI（小覓智能）旗下在中國無錫設(shè)立的全資子公司，成立于2014年7月，專注立體視覺技術(shù)整體解決方案。核心技術(shù)包括自主研發(fā)的實(shí)時(shí)3D視覺慣性導(dǎo)航技術(shù)VPS、視覺里程計(jì)VIO技術(shù)、自動(dòng)駕駛、環(huán)境/物體識別、人臉/身份識別等。產(chǎn)品包括不同級別的雙目攝像頭模塊、 vSLAM模組以及基于視覺技術(shù)衍生的機(jī)器人產(chǎn)品。未來，通過多步走戰(zhàn)略，MYNTAI的戰(zhàn)略目標(biāo)是通過軟硬件融合的成熟解決方案，打造基于計(jì)算機(jī)視覺導(dǎo)航與識別的行業(yè)最優(yōu)VPS云服務(wù)商。 此外，MYNTAI（小覓智能）還在中國北京設(shè)有全資子公司輕客小覓智能科技（北京）有限公司。

品牌理念

企業(yè)定位：專注于“立體視覺技術(shù)解決方案”的人工智能公司

企業(yè)使命：為人工智能時(shí)代應(yīng)用裝上一雙導(dǎo)航避障的雙眼

企業(yè)精神：誠信勤奮執(zhí)行協(xié)作