首先自己的相機不需要安裝驅動了，但是需要標定，獲取內外參，還要安裝ORB_SLAM2。

標定步驟如下

先安裝依賴：

• sudo apt-get install libglew-dev

• sudo apt-get install git

• sudo apt-get install cmake

• sudo apt-get install libblas-dev liblapack-dev

• sudo apt-get install libboost-dev libboost-thread-dev libboost-filesystem-dev

• sudo apt-get install libpython2.7-dev

• sudo apt-get install build-essential

• sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-configlibavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev

• sudoapt-getinstalllibsqlite3-devlibpcl-dev libopencv-dev libproj-dev libqt5svg5-dev

再安裝 Pangolin：

• gitclonehttps://github.com/stevenlovegrove/Pangolin.git

• cd Pangolin

• mkdir build

• cd build

• cmake -DCPP11_NO_BOOST=1 …

• make -j8

安裝Eigen3

• sudo apt-get install libeigen3-dev

安裝OpenCV

先安裝opencv的依賴

• sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-configlibavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev

我裝的是3.2.0下載完后解壓，進入OpenCV文件夾進行編譯安裝

• mkdir release

• cd release

• cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D

• CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..

• make

• sudo make install

• mkdir -p orb-slam2-ws/src

編譯 ORB-SLAM2：

• mkdir -p orb-slam2-ws/src

• cd orb-slam2-ws/

• catkin_make

• echo“source~/projects/orb-slam2-ws/devel/setup.bash” >> ~/.bashrc

• source ~/.bashrc

• cd orb-slam2-ws/src

• gitclonehttps://github.com/raulmur/ORB_SLAM2.git ORB_SLAM2

• cd ORB_SLAM2

• chmod +x build.sh

• /build.sh

將ORB_SLAM2安裝路徑加入環境變量

• exportROS_PACKAGE_PATH=${ROS_PACKAGE_PATH}:/home/(user)/orb-slam2-ws/src/ORB_SLAM2/Examples/ROS

先找到這兩個文件

libboost_system.so

libboost_filesystem.so

然后復制到ORB_SLAM2/lib下，然后將路徑加到ORBSLAM2/Examples/ROS/ORBSLAM2下Cmakelists.txt文件中，

• $ {PROJECT_SOURCE_DIR}/../../../lib/libboost_filesystem.so

• $ {PROJECT_SOURCE_DIR}/../../../lib/libboost_system.so

• chmod +x build_ROS.sh

• /build_ROS.sh

編譯好ORB_SLAM2,接下來我們就要標定雙目了。

用這個啟動文件啟動雙目。

https://github.com/2017qiuju/ROS_notes/blob/master/stereo_usb_cam_stream_publisher.launch

roslaunch stereo_usb_cam_stream_publisher.launch camera_info:=ture

運行ROS的標定程序

rosrun camera_calibration cameracalibrator.py

--size8x6

--square0.0513

right:=/camera/right/image_raw left:=/camera/left/image_raw right_camera:=/camera/right left_camera:=/camera/left

--no-service-check

--approximate=0.1

打開文件：ORB_SLAM2/Examples/ROS/ORB_SLAM2/src/ros_stereo.cc

做如下更改，然后重新編譯。

ORB_SLAM2默認接收的話題：

message_filters::Subscriber

message_filters::Subscriber

改成現在啟動文件發布的話題

message_filters::Subscriber

message_filters::Subscriber

將攝像頭參數寫入這個文件

/home/q/packages/ORB_SLAM2/Examples/Stereo/my_EuRoC.yaml

啟動攝像頭

roslaunch stereo_usb_cam_stream_publisher.launch camera_info:=true

stereo_image_proc

將兩個攝像頭的圖片處理

ROS_NAMESPACE=camerarosrunstereo_image_procstereo_image_proc _approximate_sync:=true

坐標系轉換

rosrun tf static_transform_publisher 0 0 0 -1.5707963267948966 0 -1.5707963267948966 base_link camera_link 100

啟動ORB_SLAM2

rosrunORB_SLAM2Stereo/home/q/packages/ORB_SLAM2/Vocabulary/ORBvoc.txt /home/q/packages/ORB_SLAM2/Examples/Stereo/my_EuRoC.yaml false

運行結果視頻：

這是自制雙目跑的ORB-SLAM2截圖

這是MYNTEYE-S1030-IR跑的ORB-SLAM2截圖

總結：自制雙目和MYNTEYE-S1030-IR相比，點云不是很規整，測距不是很準，路徑還可以。

RTAB-Map實驗

RTAB-Map是具有實時約束的全局閉環檢測的RGB-D SLAM方法，可用于生成環境的3D點云或創建用于導航的2D網格圖

它的代碼庫有兩個：

https://github.com/introlab/rtabmap_ros.git

http://introlab.github.io/rtabmap

安裝步驟如下：

• sudo apt-get install ros-kinetic-move-base-msgs

• mkdir -p rtabmap_ros_ws/src

• gitclonehttps://github.com/introlab/rtabmap_ros.git src/rtabmap_ros

• cd src

• catkin_init_workspace

• cd ~

• git clone https://github.com/introlab/rtabmap.git rtabmap

• cd rtabmap/build

• cmake -DWITH_G2O=OFF -DWITH_GTSAM=OFF -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=~/projects/rtabmap_ros_ws/devel ..

• make -j4

• make install

• catkin_make -j4

• echo "source ~/catkin_ws/devel/setup.bash " >> ~/.bashrc

• source ~/.bashrc

裝好之后就來測試 一下MYNTEYE-S1030-IR 和 RTAB-Map吧！

先啟動相機

roslaunch mynt_eye_ros_wrapper mynteye.launch

進行坐標轉換

rosrun tf static_transform_publisher 0 0 0 -1.5707963267948966 0 -1.5707963267948966 base_link camera_link 100

最后啟動rtabmap_ros

• roslaunch rtabmap_ros stereo_mapping.launch stereo_namespace:="/camera"
  

• rtabmap_args:="delete_db_on_start--Odom/Strategy 5 --OdomORBSLAM2/VocPath
  

• "/home/q/packages/ORB_SLAM2/Vocabulary/ORBvoc.txt""
  

• left_image_topic:=/camera/left_rect/image_rect
  

• right_image_topic:=/camera/
  

• right_rect/image_rect left_camera_info_topic:=/camera/left/camera_info right_camera_info_topic:=/camera/right/camera_info
  

• /rtabmap/odom_info:=/camera/left/camera_info stereo:=trueframe_id:=base_link
  

• approx_sync:=false

運行結果視頻

總結：它的點云依然很稀疏，最后的三維圖依然很漂亮，路徑也很規整。

自制的雙目跑RTAB-Map

前面已經把環境都配置好了，現在我們直接運行程序

啟動雙目

roslaunch stereo_usb_cam_stream_publisher.launch camera_info:=true

圖像處理

ROS_NAMESPACE=camera rosrun stereo_image_proc stereo_image_proc _approximate_sync:=true

坐標轉換

rosrun tf static_transform_publisher 0 0 0 -1.5707963267948966 0 -1.5707963267948966 base_link camera_link 100

啟動 rtabmap_ros

• roslaunch rtabmap_ros stereo_mapping.launch stereo_namespace:="/camera" rtabmap_args:="--
  

• delete_db_on_start --Odom/Strategy 5 --OdomORBSLAM2/VocPath
  

• "/home/q/packages/ORB_SLAM2/Vocabulary/ORBvoc.txt""
  

• left_image_topic:=/camera/left/image_rect_color
  

• right_image_topic:=/camera/right/image_rect_color
  

• left_camera_info_topic:=/camera/left/camera_info
  

• right_camera_info_topic:=/camera/right/camera_info
  

• /rtabmap/odom_info:=/camera/left/camera_info stereo:=trueframe_id:=base_link
  

• approx_sync:=true

運行視頻鏈接：

http://cache.tv.qq.com/win/play.html?cid=&vid=b0918d9fude

這是自制雙目跑rtabmap_ros 的建圖結果：

這是S1030-IR跑rtabmap_ros 的建圖結果：

總結:自制雙目發布的圖像是彩色的，rtabmap_ros 的三維圖就具備彩色信息，這一點比MYNTEYE-S1030-IR標準版好一些，但是這兩個開源項目都沒有使用到小覓相機的IMU信息，所以這里只是單純的從圖像信息對兩款相機測試兩個開源項目的效果，并記錄測試步驟，有興趣的小伙伴可以根據這個教程學習。

輕客智能科技（江蘇）有限公司是MYNTAI（小覓智能）旗下在中國無錫設立的全資子公司，成立于2014年7月，專注立體視覺技術整體解決方案。核心技術包括自主研發的實時3D視覺慣性導航技術VPS、視覺里程計VIO技術、自動駕駛、環境/物體識別、人臉/身份識別等。產品包括不同級別的雙目攝像頭模塊、 vSLAM模組以及基于視覺技術衍生的機器人產品。未來，通過多步走戰略，MYNTAI的戰略目標是通過軟硬件融合的成熟解決方案，打造基于計算機視覺導航與識別的行業最優VPS云服務商。 此外，MYNTAI（小覓智能）還在中國北京設有全資子公司輕客小覓智能科技（北京）有限公司。

品牌理念

企業定位：專注于“立體視覺技術解決方案”的人工智能公司

企業使命：為人工智能時代應用裝上一雙導航避障的雙眼

企業精神：誠信勤奮執行協作