从编译到运行：ORB-SLAM2稠密建图实战避坑指南与D435i实时彩色点云生成

1. 环境准备与源码编译搞ORB-SLAM2稠密建图的第一步就是把代码和环境折腾明白。我当初用高翔老师的ORBSLAM2_with_pointcloud_map仓库时踩了不少坑。先说说怎么把代码搞到本地git clone https://github.com/gaoxiang12/ORBSLAM2_with_pointcloud_map.git克隆完别急着编译有几个准备工作必须做。首先要把ORB-SLAM2里的Vocabulary文件夹拷贝到新仓库的ORB_SLAM2_modified目录下这个词袋文件相当于系统的字典没有它后面特征匹配全完蛋。接下来要清理build文件夹这三个地方的一定要删干净ORB_SLAM2_modified/Thirdparty/DBoW2/buildORB_SLAM2_modified/Thirdparty/g2o/buildORB_SLAM2_modified/Examples/ROS/ORB_SLAM2/build我第一次编译时就栽在这儿旧build文件残留导致各种诡异错误。删干净后给build.sh加执行权限chmod x build.sh ./build.sh这时候大概率会报PCL版本问题错误信息长这样/usr/include/pcl-1.10/pcl/pcl_config.h:7:4: error: #error PCL requires C14 or above1.1 解决C标准问题这个错是因为PCL 1.10要求C14但默认配置是C11。解决方法很简单打开ORB_SLAM2_modified/CMakeLists.txt找到C标准设置部分把原来的-stdc11全改成-stdc14。我建议直接替换整段代码# Check C14 support include(CheckCXXCompilerFlag) CHECK_CXX_COMPILER_FLAG(-stdc14 COMPILER_SUPPORTS_CXX14) if(COMPILER_SUPPORTS_CXX14) set(CMAKE_CXX_FLAGS ${CMAKE_CXX_FLAGS} -stdc14) add_definitions(-DCOMPILEDWITHC14) message(STATUS Using flag -stdc14.) else() message(FATAL_ERROR The compiler ${CMAKE_CXX_COMPILER} has no C14 support.) endif()改完再编译可能会遇到新的坑——STL容器分配器报错。这个错误信息里会有static assertion failed: std::map must have the same value_type之类的提示。解决方法是在LoopClosing.h里找到KeyFrameAndPose定义改成这样typedef mapKeyFrame*,g2o::Sim3,std::lessKeyFrame*, Eigen::aligned_allocatorstd::pairKeyFrame *const, g2o::Sim3 KeyFrameAndPose;1.2 处理过时的chrono API还有个常见坑是monotonic_clock报错这个API在新版C里被废弃了。打开所有用到std::chrono::monotonic_clock的地方比如mono_tum.cc替换为std::chrono::steady_clock// 原代码 std::chrono::monotonic_clock::time_point t1 std::chrono::monotonic_clock::now(); // 修改为 std::chrono::steady_clock::time_point t1 std::chrono::steady_clock::now();这些坑都填完后应该就能顺利编译通过了。建议每次修改后都执行make clean再重新编译避免缓存导致的问题。2. 数据集测试与段错误排查编译通过只是万里长征第一步真正折磨人的是运行时各种段错误Segmentation fault和核心已转储Core dumped。我用TUM数据集测试时经常遇到程序跑着跑着就崩溃的情况。2.1 运行TUM数据集先看看正常运行的命令格式./bin/rgbd_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/RGB-D/TUM1.yaml \ /home/user/Dataset/rgbd_dataset_freiburg1_xyz \ Examples/RGB-D/associations/fr1_xyz.txt这里最容易出问题的就是路径配置。我建议先用绝对路径确保所有文件都能找到。运行时如果看到类似下面的输出说明系统开始工作了ORB Extractor Parameters: - Number of Features: 1000 - Scale Levels: 8 - Scale Factor: 1.2 Depth Threshold (Close/Far Points): 3.09294 ------- Start processing sequence ... Images in the sequence: 792 New map created with 834 points2.2 解决段错误问题当看到段错误 (核心已转储)时别慌这通常是内存访问越界导致的。根据我的经验90%的情况是-marchnative编译选项没删干净。这个选项会让编译器针对当前CPU优化但可能引发兼容性问题。需要检查以下四个CMakeLists.txt文件ORB_SLAM2_modified/CMakeLists.txtORB_SLAM2_modified/Thirdparty/DBoW2/CMakeLists.txtORB_SLAM2_modified/Thirdparty/g2o/CMakeLists.txtORB_SLAM2_modified/Examples/ROS/ORB_SLAM2/CMakeLists.txt用文本编辑器的全局搜索功能把所有-marchnative都替换为空。建议直接用sed命令批量处理find . -name CMakeLists.txt -exec sed -i s/-marchnative//g {} 2.3 PCL版本冲突处理另一个常见问题是PCL版本不匹配。虽然错误提示说需要PCL 1.7但实际用新版本也行。关键是要修改CMakeLists.txt里的查找语句# 原代码 find_package(PCL 1.7 REQUIRED) # 修改为 find_package(PCL REQUIRED) message(PCL version: ${PCL_VERSION})这样能自动适配已安装的PCL版本。我用的PCL 1.10就没问题关键是要保持所有依赖库的版本一致性。3. 彩色点云地图生成默认的ORB-SLAM2只生成灰色点云想要彩色地图得自己改代码。我摸索出一套可行的修改方案分享给大家。3.1 代码修改步骤首先在Tracking.h中添加彩色图像成员变量// Current Frame Frame mCurrentFrame; cv::Mat mImRGB; // 新增这行 cv::Mat mImGray; cv::Mat mImDepth;然后在Tracking.cc中修改两处在GrabImageRGBD函数里保存彩色图像cv::Mat Tracking::GrabImageRGBD(const cv::Mat imRGB, const cv::Mat imD, const double timestamp) { mImRGB imRGB; // 新增 mImGray imRGB; mImDepth imD;修改关键帧插入逻辑传递彩色图像// 原代码 // mpPointCloudMapping-insertKeyFrame(pKF, this-mImGray, this-mImDepth); // 修改为 mpPointCloudMapping-insertKeyFrame(pKF, this-mImRGB, this-mImDepth);3.2 点云保存功能要让系统保存点云地图需要修改pointcloudmapping.cc。在viewer()函数里添加保存代码for (size_t i lastKeyframeSize; i N; i) { PointCloud::Ptr p generatePointCloud(keyframes[i], colorImgs[i], depthImgs[i]); *globalMap *p; } // 保存点云 string save_path ./resultPointCloudFile.pcd; pcl::io::savePCDFile(save_path, *globalMap); cout save pcd files to : save_path endl;记得在文件开头添加PCL IO头文件#include pcl/io/pcd_io.h3.3 查看点云结果安装PCL工具查看生成的点云sudo apt-get install pcl-tools pcl_viewer resultPointCloudFile.pcd在pcl_viewer里可以用这些操作Shift鼠标滚轮上下移动视角Ctrl鼠标左键旋转点云鼠标右键平移场景4. D435i实时建图实战最后说说怎么用Intel RealSense D435i相机做实时稠密建图。这个相机性价比很高但配置起来有些门道。4.1 ROS环境配置先创建ROS工作空间mkdir -p ~/catkin_pointcloudmap_ws/src cd ~/catkin_pointcloudmap_ws/src catkin_init_workspace cd .. catkin_make把之前修改好的ORB_SLAM2_modified放到src目录下然后删除旧的build文件cd src/ORB_SLAM2_modified/Examples/ROS/ORB_SLAM2/ rm -rf build4.2 解决编译错误编译时可能会报OpenCV版本冲突这是因为ROS Noetic默认用OpenCV4而ORB-SLAM2原本是为OpenCV3设计的。修改CMakeLists.txt# 原代码 find_package(OpenCV 3.0 QUIET) # 修改为 find_package(OpenCV 4.2 QUIET)如果遇到opencv/cv.h找不到的错误把相关include语句改为#include opencv2/imgproc/imgproc_c.h #include opencv2/highgui/highgui_c.h4.3 相机参数配置启动相机获取内参roslaunch realsense2_camera rs_camera.launch rostopic echo /camera/color/camera_info根据输出创建MyD435i.yaml配置文件重点配置这些参数Camera.fx: 909.855712890625 Camera.fy: 909.7683715820312 Camera.cx: 651.5874633789062 Camera.cy: 381.3797302246094 Camera.width: 640 Camera.height: 480 Camera.bf: 50.0 # 基线长度(mm)乘以fx DepthMapFactor: 1000.0 # 深度图缩放因子4.4 实时建图运行启动相机roslaunch realsense2_camera rs_camera.launch新建终端运行ORB-SLAM2rosrun ORB_SLAM2 RGBD Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/ROS/ORB_SLAM2/MyD435i.yaml如果遇到ROS包路径问题记得设置环境变量export ROS_PACKAGE_PATH${ROS_PACKAGE_PATH}:/path/to/ORB_SLAM2/Examples/ROS source ~/catkin_pointcloudmap_ws/devel/setup.bash成功运行后你就能看到实时生成的彩色点云地图了。建图过程中要注意保持相机运动平稳快速移动容易导致跟踪丢失。