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。