Active-ORB-SLAM2安装与使用指南
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ac/Active-ORB-SLAM2 项目介绍
Active-ORB-SLAM2是基于ORB SLAM2进行改进的版本，加入了主动规划功能。由Xinke Deng、Zixu Zhang等作者开发，旨在提升视觉SLAM在移动机器人导航中的性能。本项目继承了ORB SLAM2的强大特性，同时通过引入主动规划策略，提高了定位和映射的效率与准确性。它适用于多种硬件平台，并且已经过ROS Indigo环境的测试。项目采用了C++11标准，并依赖于Pangolin、OpenCV、Eigen3、DBow2、g2o以及ROS等库。
项目快速启动
环境准备
确保您的系统满足以下条件：
- Ubuntu 14.04 及以上版本，配合ROS Indigo。
- C++11兼容编译器。
- 安装 Pangolin, OpenCV (至少2.4.3, 推荐3.2), Eigen3 (至少3.1.0), DBow2 和 g2o。
- 若需ROS相关功能，则还需安装OctoMap, OMPL。
安装步骤
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克隆项目到本地仓库：
git clone https://github.com/XinkeAE/Active-ORB-SLAM2.git -
进入项目目录并执行构建脚本：
cd Active-ORB-SLAM2 chmod +x build.sh ./build.sh此步骤将生成
libORB_SLAM2.so库文件及多个示例可执行文件。
快速运行示例
选择一个数据集示例（如TUM单目数据）进行运行：
./Examples/mono_tum/mono_tum
对于ROS支持，需要额外构建ROS相关部分：
chmod +x build_ros.sh
./build_ros.sh
之后可以通过启动ROS驱动来测试SLAM功能，例如使用Kinect数据：
./kinect.sh
应用案例和最佳实践
在实际应用中，Active-ORB-SLAM2特别适合于移动机器人的自主导航任务，能够有效处理复杂环境下的即时定位与地图构建。最佳实践包括配置合适的参数以适应不同光照、纹理和动态变化的场景。建议开发者开始前阅读提供的论文[@Deng2018]，了解算法背后的原理和调优策略。特别是在户外和动态环境中，利用其主动规划能力，预先设定目标姿态，通过修改system.cc中的相应行来实现。
典型生态项目
虽然这个项目本身已经是个独立的SLAM解决方案，但结合ROS生态系统，它可以集成到更广泛的机器人应用中，比如与自动驾驶汽车、无人机或者服务机器人的路径规划和避障系统集成。此外，可以探索与其他ROS包如MoveIt!、navigation stack的协作，实现更复杂的自动化任务。
请注意，实际部署时应详细查看项目源码和文档，以获取最新的信息和潜在的更新。Active-ORB-SLAM2通过其灵活性和强大的SLAM技术，为机器人领域提供了强有力的工具箱。