在Ubantu22.04中运行ORB_SLAM3并进行源码解析
1.ORB_slam3简介
ORB-SLAM3 是一款前沿的即时定位与建图（SLAM）系统，专为大规模环境下的实时定位与三维重建设计。系统兼容多种视觉传感器配置，包括单目、立体双目以及RGB-D相机。ORB-SLAM3 采用 Oriented FAST 和 Rotated BRIEF（ORB）算法进行特征点检测与匹配，确保了在复杂场景下的高度准确性和稳健性。本文将在香橙派AIpro的环境下运行这些内容。
2.安装并调试ORB_SLAM3
(1)下载源码
git clone https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3.git
运行这个命令会有一个名为ORB_SLAM3的文件夹
(2)安装依赖
① Pangolin
git clone --recursive https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin.git
等待下载完成后
cd Pangolin sudo ./scripts/install_prerequisites.sh cmake -B build cmake --build build -t pypangolin_pip_install
② opencv
由于香橙派的系统自带opencv环境，所以不需要安装，但是需要安装相对应的python环境，首先需要知道安装的opencv版本，使用以下命令：
Pkg-config --modversion opencv4
我的版本是4.5.4,故使用以下命令安装opencv-python
pip install opencv-python==4.5.4.64
③ Eigen3
香橙派的系统自带这个，如果没有可以通过以下命令来安装：
git clone https://github.com/eigenteam/eigen-git-mirror安装
cd eigen-git-mirror mkdir build cd build cmake .. sudo make install
(3)编译
首先修改CMakelist.txt文件，在头部加入以下代码
set(CMAKE_CXX_STANDARD 14) set(CMAKE_CXX_STANDARD_REQUIRED ON)
由于build.sh中包括make命令，但是香橙派AIpro采用4核8线程故采用 make -j 8来加快速度。使用以下命令 将make部分的代码修改为make -j 8：
cd ORB_SLAM3 sudo gedit build.sh
然后运行以下命令
cd ORB_SLAM3 chmod +x build.sh ./build.sh
(4)测试
选择合适的测试集进行测试，使用以下命令安装TUM测试集：
mkdir -p TUM/rgbd_dataset_freiburg1_xyz
cd TUM/rgbd_dataset_freiburg1_xyz
wget https://vision.in.tum.de/rgbd/dataset/freiburg1/rgbd_dataset_freiburg1_xyz.tgz
tar -xzvf rgbd_dataset_freiburg1_xyz.tgz
rm rgbd_dataset_freiburg1_xyz.tgz
由于我安装时associate.txt为空,所以需要加一个python代码来写入associate.txt，安装以下步骤：
touch associate.py sudo gedit associate.py
然后写入以下代码：
点击查看代码
#!/usr/bin/env python3import sysdef read_file_list(filename):with open(filename) as f:lines = f.readlines()list = []for line in lines:if line[0] == "#":continueline = line.strip().split()if len(line) < 2:continuelist.append((float(line[0]), line[1]))return listdef associate(first_list, second_list, offset, max_difference):matches = []second_list = [(b + offset, a) for a, b in [(a, float(b)) for a, b in second_list]]second_dict = dict(second_list)for a, b in first_list:best_match = Nonebest_diff = float("inf")for c in second_dict:diff = abs(a - c)if diff < best_diff:best_diff = diffbest_match = cif best_diff < max_difference:matches.append((a, b, second_dict[best_match]))matches.sort()return matchesif len(sys.argv) < 3:print("Usage: associate.py first_file second_file [offset] [max_difference]")sys.exit(1)first_file = sys.argv[1]second_file = sys.argv[2]offset = 0.0if len(sys.argv) > 3:offset = float(sys.argv[3])max_difference = 0.02if len(sys.argv) > 4:max_difference = float(sys.argv[4])first_list = read_file_list(first_file)second_list = read_file_list(second_file)matches = associate(first_list, second_list, offset, max_difference)for a, b, c in matches:print(a, b, c)
写入完成后运行这个命令：
Python3 associate.py TUM/rgbd_dataset_freiburg1_xyz/rgb.txt TUM/rgbd_dataset_freiburg1_xyz/depth.txt > TUM/rgbd_dataset_freiburg1_xyz/associate.txt
最后运行这个命令：
./Examples/RGB-D/rgbd_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/RGB-D/TUM1.yaml TUM/rgbd_dataset_freiburg1_xyz TUM/rgbd_dataset_freiburg1_xyz/associate.txt
演示效果如下：
(5)使用ORB_slam3调用奥比中光gemini pro
在ORB_slam3文件夹下创建任意一个文件夹，随便取名字，我的文件夹名称为cam_ws,这次先不调用它的深度功能，在cam_ws中创建3个文件，分别为run_slam.cpp,CMakelist.txt以及Setting.yml
首先在ORB_slam3的examples文件夹中找到TUM1.yaml并且复制到cam_ws上改名为Setting.yaml
然后把以下代码复制到run_slam.cpp上
点击查看代码
#include <opencv2/opencv.hpp>
include <opencv2/opencv.hpp>
#include "System.hint main(int argc, char **argv) {
if (argc != 3) {std::cerr << "Usage: ./run_slam path_to_vocabulary path_to_settings" << std::endl;return 1;}// Initialize ORB_SLAM3 systemORB_SLAM3::System SLAM(argv[1], argv[2], ORB_SLAM3::System::MONOCULAR, true);// Open cameracv::VideoCapture cap(0);if (!cap.isOpened()) {
std::cerr << "Error: Unable to open camera" << std::endl;return 1;}cv::Mat frame;while (cap.read(frame)) {SLAM.TrackMonocular(frame, cv::getTickCount());// Display the frame
cv::imshow("Frame", frame);if (cv::waitKey(1) == 27) {break; // Stop the loop if 'Esc' key is pressed}}
// Stop all threads
SLAM.Shutdown();return 0;}再把以下代码复制到CMakelist.txt上：
点击查看代码
cmake_minimum_required(VERSION 3.10)
project(run_slam)find_package(OpenCV REQUIRED)
find_package(Eigen3 REQUIRED)
find_package(Pangolin REQUIRED)include_directories(
${OpenCV_INCLUDE_DIRS}
${EIGEN3_INCLUDE_DIR}
${Pangolin_INCLUDE_DIRS}
/home/HwHiAiUser/ORB_SLAM3/include
/home/HwHiAiUser/ORB_SLAM3
/usr/include/eigen3
/home/HwHiAiUser/ORB_SLAM3/Thirdparty/Sophus
/home/HwHiAiUser/ORB_SLAM3/include/CameraModels
)add_executable(run_slam run_slam.cpp)target_link_libraries(run_slam
${OpenCV_LIBS}
${EIGEN3_LIBS}
${Pangolin_LIBRARIES}
/home/HwHiAiUser/ORB_SLAM3/lib/libORB_SLAM3.so
)
最后再建一个build文件夹，运行以下程序：
cmake ..
build -j4
然后再通过以下shell指令实现调用：
./run_slam /path/to/ORBvoc.txt /path/to/Settings.yaml
/path/to是你的文件夹位置，结果图如下：
3.ORB_slam3源码解析
(1)源代码结构概览
ORB-SLAM3 的源代码经过精心设计，分为多个核心组件：
① 主程序：程序的入口点，负责初始化和调度。
② 跟踪模块：处理相机位姿估计和特征点追踪。
③ 局部映射：管理局部地图的构建与优化。
④ 闭环检测：执行循环闭合检测及相应的地图优化。
⑤ 可视化工具：提供图形界面展示系统状态。
⑥ 工具箱：集合了一系列辅助函数和通用模块。
(2)系统架构解析
① 输入模块
系统接受来自单目、双目及RGB-D相机的视觉输入，配合IMU数据，通过ORB算法提取特征点，而IMU数据则用于运动补偿，提高位姿估计的准确性。
② 跟踪模块
ORB-SLAM3 的 跟踪模块 在原有基础上融入了IMU数据处理，不仅提高了位姿估计的实时性，还增强了系统的鲁棒性。模块能实时计算当前帧在地图中的位姿，并智能判断是否将当前帧标记为关键帧，对于视觉惯性模式，通过融合惯性测量单元的信息，优化位姿估计，当跟踪丢失时，系统能在地图集内寻找重定位机会，必要时切换激活地图，确保系统的连续运行。
③ 局部建图模块
局部建图模块 负责将关键帧和地图点整合至当前激活地图中，通过视觉或视觉惯性束调整（BA）技术优化地图，确保地图的精准度与效率。
④ 闭环检测与地图合并
闭环检测与地图合并模块 在系统中扮演重要角色，它持续监测新加入的关键帧，一旦发现闭环，立即执行闭环校正或地图融合，维持地图的全局一致性。
⑤ Atlas【地图集】模块
Atlas 模块作为多子图系统，由多个独立的地图构成。当前帧所在地图为激活地图，当跟踪失败时，该地图转为非激活状态，系统随即初始化新的激活地图，保证系统的持续运作。Atlas 模块维护着一个激活地图供跟踪模块使用，同时局部建图模块依据新关键帧信息持续优化地图。此外，Atlas 中还包括未激活地图，整个系统利用词袋模型构建关键帧信息库，用于地图的重定位、闭环检测和融合。
(3)源码解析
① 主程序启动流程
在 main.cc 文件中，系统启动流程如下所示：
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int main(int argc, char **argv)
{// 初始化ROS环境ros::init(argc, argv, "orb_slam3");ros::NodeHandle nh;// 创建SLAM系统实例ORB_SLAM3::System SLAM(vocabularyFile, settingsFile, ORB_SLAM3::System::STEREO, true);// 设置图像与IMU数据的抓取器ImageGrabber ig(nh, &SLAM);// 订阅图像和IMU数据流ros::Subscriber subImgs = nh.subscribe("/camera/image_raw", 1, &ImageGrabber::GrabStereo, &ig);ros::Subscriber subImu = nh.subscribe("/imu/data", 1, &ImageGrabber::GrabImu, &ig);// 主循环while(ros::ok()){ros::spinOnce();std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(1));}// 关闭SLAM系统SLAM.Shutdown();return 0;
}
② 特征检测与匹配
特征检测与匹配发生在 Tracking 模块中，具体通过 ORBextractor 类和 Matcher 类实现：
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class Tracking
{
public:void TrackMonocular(const cv::Mat &im, const double &timeStamp);private:ORBextractor *mpORBextractor;Matcher *mpMatcher;
};
③ 姿态估计与跟踪
Track() 函数负责姿态估计与跟踪，实现如下：
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void Tracking::TrackMonocular(const cv::Mat &im, const double &timeStamp)
{// 初始化位姿估计// 特征点的跟踪// 基于优化算法对当前帧的位姿进行精调// 更新局部地图// 评估跟踪效果
}
④ 局部地图管理
LocalMapping 模块的 Run() 函数持续处理新加入的关键帧：
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class LocalMapping
{
public:void Run();private:// ...其他成员变量...
};
具体实现中会调用 InsertKeyFrame() 和 UpdateMap() 方法来管理地图点和关键帧。
⑤ 闭环检测与地图优化
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LoopClosing 模块通过 Run() 函数持续运行，检测闭环并优化地图：class LoopClosing
{
public:void Run();private:// ...其他成员变量...
};⑥ 可视化与监控
Viewer 类的 Run() 方法实现了对系统状态的实时监控：
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class Viewer
{
public:void Run();private:// ...其他成员变量...
};此方法利用OpenGL技术展示3D视图，让用户直观了解SLAM系统的运行状态。
以上代码片段仅为简化示例，实际应用中，每个类和方法都有更复杂的内部实现。
(4)结论与展望
ORB-SLAM3 以其模块化的架构，实现了高效、精确的特征点检测、跟踪、局部地图管理和闭环检测。通过对核心源码的解析，我们深入了解了其工作原理，包括但不限于主程序启动流程、特征检测与匹配、姿态估计与跟踪、局部地图管理、闭环检测与地图优化，以及可视化工具的运用。未来，ORB-SLAM3 有望在计算机视觉和机器人技术领域发挥更为重要的作用，通过持续的技术革新和应用场景拓展，推动SLAM系统性能的不断提升。
