cruise2013安装教程（cruise2014安装教程）

SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即同时定位与地图构建）是机器人学和计算机视觉领域的核心技术，涉及在未知环境中同时估计机器人的位置并构建环境地图。SLAM技术广泛应用于自动驾驶、无人机导航、服务机器人、增强现实（AR）和虚拟现实（VR）等领域，能够使机器人在没有外部定位信号的情况下独立导航。本文详细介绍了ORB-SLAM2的安装与调试过程，展示如何利用该系统实现智能小车的视觉SLAM导航。

1. 下载Ubuntu系统镜像文件

首先，访问Ubuntu官方网站下载最新的ISO系统镜像文件。推荐下载长期支持（LTS）版本，如Ubuntu 20.04，因为它们提供更长时间的更新和支持。

2. 制作可启动的U盘

下载一个U盘启动工具，如Rufus，并使用它将下载的ISO文件烧录到U盘上，制作成可启动的安装介质。在制作过程中，确保选择正确的ISO文件，并将U盘格式化为FAT32或NTFS。

3. 设置BIOS以从U盘启动

重启电脑，并在启动时进入BIOS设置，将启动顺序设置为优先从U盘启动。不同电脑进入BIOS的按键可能不同，常见的有F2、F10、F12或Delete键。

4. 开始安装Ubuntu

从U盘启动后，选择“Try Ubuntu”或“Install Ubuntu”开始安装过程。在安装界面中，可以选择语言、键盘布局、网络设置等。

5. 安装类型选择

在安装类型界面中，可以选择“Erase disk and install Ubuntu”来安装Ubuntu并清除硬盘上的所有数据，或者选择“Something else”来手动分区。

6. 完成安装

按照屏幕指示完成安装过程，包括设置用户账户、密码、选择时区等。安装完成后，可以选择立即重启或继续使用Live环境。

7. 更新系统

首次启动Ubuntu后，建议运行系统更新以确保系统安全和稳定。打开终端（可以通过快捷键Ctrl+Alt+T），输入以下命令来更新系统：

1. 配置Ubuntu软件仓库

打开终端，运行以下命令以配置Ubuntu软件仓库，以便能够安装ROS Noetic及其依赖包。建议使用国内镜像源以提高下载速度：

2. 添加ROS密钥

运行以下命令以添加ROS软件包的公钥，这是验证软件包来源的安全措施：

3. 更新软件包列表

运行以下命令来更新软件包列表，确保系统可以识别新添加的ROS软件源：

4. 安装ROS Noetic

根据需求选择不同的ROS安装选项。以下命令将安装完整的桌面版，包括模拟器和感知包：

5. 设置环境变量

为了能够在终端中使用ROS命令，需要将ROS的环境设置脚本添加到您的bash配置文件中：

6. 安装ROS依赖工具

运行以下命令来安装ROS依赖的工具，这些工具对于编译和运行ROS包至关重要：

7. 初始化rosdep

rosdep是一个工具，用于确保所有ROS包的系统依赖都被满足：

8. 启动ROS核心节点

打开一个新的终端窗口，运行以下命令来启动ROS核心节点（roscore），以检查ROS是否正确安装：

1. 安装基础依赖

打开终端，运行以下命令来安装构建ORB-SLAM2所需的基础依赖包：

2. 安装第三方库

ORB-SLAM2依赖于一些第三方库，如Pangolin、OpenCV和Eigen。可以通过以下步骤来安装这些库：

安装OpenCV

可以选择安装特定版本的OpenCV，例如OpenCV 3.4。请确保下载与ORB-SLAM2兼容的版本。

3. 安装ORB-SLAM2

下载ORB-SLAM2源代码，并在系统中编译安装：

4. 配置环境变量

为了能够在终端中轻松运行ORB-SLAM2，需要配置环境变量。编辑.bashrc文件，添加以下行：

5. 编译ROS版本的ORB-SLAM2

6. 测试安装

编译完成后，可以运行ORB-SLAM2的示例来测试安装是否成功。

在运行测试安装之前，我们需要下载数据集。我们简单介绍一下常用的数据集，主要分为三大类：TUM RGB-D数据集、KITTI数据集和EuRoC Mav数据集。

TUM RGB-D数据集

TUM RGB-D数据集是由Technische Universität München提供的一系列室内RGB-D序列，广泛用于评估SLAM系统的性能。这些数据集包含丰富的纹理、动态物体和复杂的光照条件，适合测试SLAM系统的稳定性和准确性。

1.访问 TUM RGB-D数据集下载页面。（https://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/download）

2.选择所需的数据集序列，如走廊、大厅、室外、室内和滑梯等环境。

3.点击数据集序列旁边的下载链接，下载.tar.gz格式的文件。

4.下载完成后，使用适当的软件（如tar命令）解压文件到本地硬盘上。

5.解压后，将获得包含RGB图像、深度图像和相机位姿信息的文件夹。

KITTI数据集

KITTI数据集包含城市和高速公路环境中的车辆行驶记录，提供立体图像序列，适用于评估立体SLAM系统的性能。这些数据集包含精确的地面实况（ground truth）信息，可以用来计算SLAM系统的绝对定位误差。

EuRoC Mav数据集

EuRoC Mav数据集包含在室内和室外环境中由微型飞行器（MAV）录制的高质量视觉-惯性序列。数据集提供同步的彩色图像、深度图像和IMU数据，适合评估视觉-惯性SLAM系统的性能。

测试数据集

下载和解压数据集后，可以运行以下命令测试ORB-SLAM2：

evo是一个用于评估视觉里程计和SLAM系统性能的工具，能够处理多种数据集的轨迹格式，如TUM、KITTI、EuRoC MAV和ROS的bag文件，并提供轨迹对齐、误差计算和图形化分析等功能。

安装evo

使用pip安装（快捷安装）

打开终端并执行以下命令来安装最新的稳定发行版：

从源代码编译安装

首先，克隆evo的GitHub仓库：

然后，进入克隆的目录并使用pip进行安装：

安装完成后，可以使用evo对轨迹进行评估和分析。

通过以上步骤，我们成功地安装了Ubuntu、ROS Noetic、ORB-SLAM2和相关数据集，并且学会了如何在ORB-SLAM2上运行数据集，测试建图与定位的效果。此外，还安装了evo工具，用于评估SLAM系统的精度。完成这些步骤后，我们具备了运行和调试ORB-SLAM2的完整环境，能够在不同条件下测试和优化智能小车的视觉SLAM导航系统。