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。)

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Boost - c ライブラリ (スレッドとシステムが必要です)

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固有 3 - 線形代数

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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)

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ソフォス - 嘘のグループ

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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

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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。

最初に g2o の依存関係をインストールします:

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その後、ダウンロード、コンパイルなどを行います:

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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。

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

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SVO

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ファイル

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

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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:

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次に、パスを保存する環境変数を設定します

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スクリプト .bashrc を実行し、新しいフォルダーに移動してテスト データをダウンロードします。

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次に、テスト データに対して SVO を実行します:

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以上がSVO-SLAM環境セットアップガイドの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。