Ubuntu18.04 ORB-SLAM2运行TUM数据集

首先默认已配置ROS与ORB-SLAM2环境

1、ORB-SLAM2的安装位置为：/home/csim/catkin_ws/src/ORB_SLAM2

2、TUM数据集的所在位置为：

/home/csim/ren/data/TUM/rgbd_dataset_freiburg1_xyz

3、运行TUM数据集分为：单目示例运行、双目示例运行与深度示例运行，其中深度示例运行需要使用python脚本associate.py关联RGB图像和深度图像。

关联颜色和深度图像：Kinect以非同步的方式提供彩色图像和深度图像。这意味着来自彩色图像的时间戳集不会与深度图像的时间戳集相交。因此，我们需要一种将彩色图像与深度图像相关联的方法。

单目示例运行TUM数据集的rgbd_dataset_freiburg1_xyz：

（1）在ORB-SLAM2所在位置：

/home/csim/catkin_ws/src/ORB_SLAM2

（2）运行命令：

./Examples/Monocular/mono_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Monocular/TUM1.yaml /home/csim/ren/data/TUM/rgbd_dataset_freiburg1_xyz

上述命令中TUM1.yaml对应的是freiburg1数据集，则TUM2.yaml与TUM3.yaml分别对应的是freiburg2数据集与freiburg3数据集。

深度示例运行TUM数据集的rgbd_dataset_freiburg1_xyz：

（1）下载TUM数据集提供的associate.py 为文件，将其下载到

/home/csim/ren/data/TUM

下载地址为：https://cvg.cit.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/tools

（2）在associate.py 文件所在位置执行命令：

python associate.py rgbd_dataset_freiburg1_xyz/rgb.txt rgbd_dataset_freiburg1_xyz/depth.txt >  rgbd_dataset_freiburg1_xyz/associations.txt

运行上述命令后，会在rgbd_dataset_freiburg1_xyz数据集的文件夹中看到associations.txt文件

（3）在ORB-SLAM2所在位置：

/home/csim/catkin_ws/src/ORB_SLAM2

（4）运行命令：

./Examples/RGB-D/rgbd_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/RGB-D/TUM1.yaml /home/csim/ren/data/TUM/rgbd_dataset_freiburg1_xyz /home/csim/ren/data/TUM/rgbd_dataset_freiburg1_xyz/associations.txt

双目实例运行TUM数据集的rgbd_dataset_freiburg1_xyz：

（1）需要开启三个终端，每个终端要先运行：

export ROS_PACKAGE_PATH=/home/csim/catkin_ws/src/ORB_SLAM2/Examples/ROS:${ROS_PACKAGE_PATH}

（2）三个终端都需要在

/home/csim/catkin_ws/src/ORB_SLAM2

下运行命令。

第一个终端：

roscore

第二个终端：

rosrun ORB_SLAM2 Stereo Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Stereo/EuRoC.yaml true

第三个终端：

rosbag play --pause /home/csim/ren/data/TUM/MH_01_easy.bag /cam0/image_raw:=/camera/left/image_raw /cam1/image_raw:=/camera/right/image_raw

但是我这里双目实例运行TUM数据集的rgbd_dataset_freiburg1_xyz，并没有出现一下结果。