一、视觉slam框架

     1、传感器信息读取：相机图像获得

     2、视觉里程计：估算相邻图像间相机的运动

     3、后端优化：接受视觉里程计测量的相机位资，以及回环检测的信息进行优化

     4、回环检测：检测机器人是否到达过之前的位置

     5、建图

二、编程

     1、Linux操作系统，Ubuntu开发环境

         建议安装Ubuntu16.04或者14.04，最简单的方式是在虚拟机上安装，但是需要占用大量的内存（4GB以上）和CPU才能保持流畅。也可以安装双系统，准备一个空u盘，空出一个磁盘，但是会麻烦一些。安装双系统可以按照以下教程来https://blog.csdn.net/LSG_Down/article/details/81529822?ops_request_misc=&request_id=&biz_id=102&utm_term=ubuntu%E5%AE%89%E8%A3%85%E6%95%99%E7%A8%8B&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~sobaiduweb~default-6-.pc_search_result_control_group&spm=1018.2226.3001.4187  

       如果是台式机并且用的是USB无线网卡，安装的Ubuntu系统可能会出现无法上网的问题，可以买一个Linux双驱网卡就可以上网了。

Ubuntu界面

    2、安装g++

         在Ubuntu系统下打开终端（ctrl+alt+t）输入 

sudo apt-get install g++

 3、安装cmake

   cmake主要用于处理工程之间的关系，在CMakeLists.txt文件中，只需要在里面加“add_executable”命令即可。

mkdir build

cd build

cmake..

make

4、安装opencv库

    opencv库主要用于图像处理。

    4.1、创建依赖环境

sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libavcodec-dev libavformat-dev libjpeg-dev libswscale-dev libtiff5-dev
sudo apt-get install libgtk2.0-dev
sudo apt-get install pkg-config

  4.2、下载opencv

 下载地址：https://opencv.org/releases/

  4.3、解压到/home目录中

4.4进入到解压后的文件夹下

双击opencv-3.4.1，创建新的文件夹命名为build，打开终端输入“cd build”

4.5、cmake

sudo cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..

4.6、编译

sudo make

4.7、安装

sudo make install

4.8、检验

pkg-config opencv --modversion

5、使用IDE

安装Kdevelop

step1：安装Kdevelop

sudo apt-get install kdevelop

step2:安装相应的cmake编译器

sudo apt-get install automake autoconf g++ libtool cmake

step3:打开Kdevelop，然后在Kdevelop图标处右键，选择Lock to Launcher即可把Kdevelop固定到图标栏。