官网有源代码和配置教程，地址是

https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2

1 安装必要工具

首先，有两个工具是需要提前安装的。即cmake和Git。

sudo apt-get install cmake

sudo apt-get install git

2 安装Pangolin，用于可视化和用户接口

安装依赖项：

sudo apt-get install libglew-dev

sudo apt-get install libpython2.7-dev

先转到一个要存储Pangolin的路径下，例如~/Documents，然后

git clone https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin.git

cd Pangolin

mkdir build

cd build

cmake ..

make –j

sudo make install

3 安装OpenCV

ubuntu16.04下安装opencv3.1.0

参考博文: http://www.cnblogs.com/feifanrensheng/p/8480286.html

4 安装Eigen3

最低要求版本为3.1.0。在http://eigen.tuxfamily.org 下载Eigen3的最新版本，一般是一个压缩文件，下载后解压，然后cd到Eigen3的根目录下。

sudo apt-get install libeigen3-dev

Eigen头文件的默认位置在 “usr/include/eigen3”

如果不确定，可以通过以下命令查找

sudo updatedb

locate eigen3

5 安装ORBSLAM2

先转到自己打算存储ORBSLAM2工程的路径，然后执行下列命令

git clone https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2.git

cd ORB_SLAM2

chmod +x build.sh

./build.sh

之后会在lib文件夹下生成libORB_SLAM2.so，并且在Examples文件夹下生成mono_tum，mono_kitti， rgbd_tum，stereo_kitti， mono_euroc 和 stereo_euroc。

6 运行单目SLAM实例

在http://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/download下载一个序列，并解压。转到ORBSLAM2文件夹下，执行下面的命令。根据下载的视频序列freiburg1， freiburg2 和 freiburg3将TUMX.yaml分别转换为TUM1.yaml，TUM2.yaml，TUM3.yaml。将PATH_TO_SEQUENCE_FOLDER更改为解压的视频序列文件夹。

./Examples/Monocular/mono_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Monocular/TUMX.yaml PATH_TO_SEQUENCE_FOLDER

例如，我自己的电脑上，该命令变为：

./Examples/Monocular/mono_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Monocular/TUM1.yaml /home/zn/rgbd_dataset_freiburg1_desk

每一项的意思如下
Usage: ./mono_tum path_to_vocabulary path_to_settings path_to_sequence