ROS版本OV2Slam运行笔记

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ROS版本OV2Slam运行笔记，包括环境搭建、编译、运行、调试、参数配置、常见问题等。

ros版ov2slam运行笔记

0.环境搭建

  • (1) 创建Dockerfile文件，内容如下：
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# 使用 Ubuntu 20.04 ROS 
FROM docker.1ms.run/osrf/ros:noetic-desktop-full

# 设置时区和更新镜像源
RUN apt-get update && apt-get install -y tzdata \
    && ln -fs /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime \
    && dpkg-reconfigure --frontend noninteractive tzdata

# 安装一些基础库
RUN apt-get update && apt-get install -y \
    git \
    vim \
    cmake \
    wget \
    zip \ 
    libgflags-dev \
    libgoogle-glog-dev \
    libssl-dev\
    build-essential \
    libgl1-mesa-dev \
    libglew-dev \
    libepoxy-dev \
    libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev \
    libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libdc1394-22-dev libopenexr-dev \
    libgstreamer-plugins-base1.0-dev libgstreamer1.0-dev \ 
    libboost-all-dev \
    && apt-get clean

# 创建目录 WORKDIR/code 并在目录下面git clone 代码
RUN mkdir -p /home/catkin_ws/src
RUN cd /home/catkin_ws/src && git clone https://github.com/ov2slam/ov2slam.git


RUN cd /home/ && git clone https://github.com/laurentkneip/opengv && cd opengv && mkdir build && cd build && cmake .. && make -j$(nproc) && make install

# Eigen3 > 3.1.0
RUN apt-get update && apt-get install -y libeigen3-dev

# OpenCV 3.4.0
# 下载 OpenCV 3.4.16
RUN cd /home/ && \
    git clone https://github.com/opencv/opencv.git -b 3.4 --depth 1 

# 下载 opencv_contrib 3.4.16
RUN cd /home/ && \
    git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib.git -b 3.4 --depth 1 

RUN cd /home/opencv && mkdir build && cd build && \
    cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release \
          -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
          -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/home/opencv_contrib/modules \
          -D BUILD_EXAMPLES=ON \
          -D BUILD_opencv_world=ON \
          -D WITH_CUDA=OFF \
          -D WITH_GTK=ON \
          -D WITH_OPENGL=ON \
          -D OPENCV_ENABLE_NONFREE=ON .. && \
    make -j$(nproc) && \
    make install

RUN ldconfig

RUN cd /home/catkin_ws/src/ov2slam && ./build_thirdparty.sh
  • (2) 构造ov2slam镜像
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>> docker build -t ov2slam:latest .
  • (3) 启动容器
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>> docker run -itd --name ov2slam ov2slam:latest

1.运行roscore

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# 1.激活ros环境
>> source /opt/ros/noetic/setup.bash
# 2.运行roscore节点
>> roscore

2.运行ov2slam节点

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# 1.激活ros环境
>> source /opt/ros/noetic/setup.bash
# 2.编译ov2slam节点
>> cd /home/catkin_ws && catkin_make --pkg ov2slam
# 3.激活当前工作空间环境
>> source /home/catkin_ws/devel/setup.bash
# 4.运行ov2slam
>> rosrun ov2slam ov2slam_node /home/catkin_ws/src/ov2slam/parameters_files/accurate/euroc/euroc_mono.yaml

3.运行rosplay节点喂入数据

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# 1.激活ros环境
>> source /opt/ros/noetic/setup.bash
# 2.把bag放到容器内，执行播放，**话题重映射**！
rosbag play V1_01_easy.bag /cam0/image_raw:=/camera/image_raw
  • /cam0/image_raw：EuRoC bag 原始图像话题
  • /camera/image_raw：OV2SLAM 节点订阅的话题

4.可视化rviz

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# 1.激活ros环境
>> source /opt/ros/noetic/setup.bash
# 2.运行rviz
>> rviz

rviz中添加下面话题

  • Image：topic /ov2slam/image（带特征点的图像）
  • Pose：topic /ov2slam/camera_pose（相机位姿）
  • Marker：地图 / 特征点可视化

轨迹保存：OV2SLAM 会自动把轨迹写入文件，路径在 yaml 配置里 save_traj: true

参考资料