ORB-SLAM3优化版：在TUM/EuRoc/KITTI数据集上运行的实时SLAM系统

项目介绍

ORB-SLAM3_Fixed 是一个基于原始ORB-SLAM3优化的版本，旨在提升其在TUM、EuRoc及KITTI数据集上的运行效率。该库支持视觉SLAM（V-SLAM）、视觉惯性SLAM（VI-SLAM）以及多地图SLAM，适用于单目、双目和RGB-D摄像头，并兼容针孔与鱼眼镜头模型。ORB-SLAM3由Carlos Campos等人开发，以其高精度和实时性能而著称。

项目快速启动

系统要求与依赖安装

• 环境: 推荐在Ubuntu 16.04或更高版本上运行。

• 安装第三方库:

  git clone https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin.git
  sudo apt install libglew-dev
  cd Pangolin && mkdir build && cd build
  cmake ..
  make -j 32
  sudo make install
  
  git clone https://github.com/google/glog
  cd glog
  cmake -H. -Bbuild -G "Unix Makefiles"
  cmake --build build
  cmake --build build --target test
  cd build
  sudo make install
  
  # OpenCV安装略...
  

• 克隆并构建ORB-SLAM3_Fixed:

  git clone https://github.com/shanpenghui/ORB_SLAM3_Fixed
  cd ORB_SLAM3_Fixed/shells
  ./build.sh
  

运行示例

• 在终端中，确保已定位到ORB_SLAM3_Fixed/shells目录下，然后可以根据所需的数据集运行相应的脚本，例如，对于TUM-VI数据集：

  export pathDatasetTUM_VI='/你的数据保存路径'
  ./tum_vi.sh
  

• 对于ROS集成，首先执行以下命令配置ROS环境：

  source /opt/ros/noetic/setup.bash
  export ROS_PACKAGE_PATH=$ROS_PACKAGE_PATH:$PWD/Examples/ROS
  roscore   # 确保roscore正在运行
  cd ORB_SLAM3_Fixed
  rosrun ORB_SLAM3 Mono Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Monocular-Inertial/TUM_512.yaml
  

应用案例与最佳实践

• 数据集运行：此项目提供了详尽的例子来在不同的数据集上运行SLAM，如EuRoC的立体摄像机或单目加IMU配置，以及TUM-VI数据集的鱼眼摄像头配置。用户应修改配置文件以匹配特定设备参数。
• 自定义T265相机：支持通过Docker容器运行Intel Realsense T265，需要调整内参、外参，并且对IMU参数进行校准，具体步骤文档中已有详细描述。

典型生态项目

• ROS集成：ORB-SLAM3_Fixed不仅作为一个独立的SLAM解决方案，还能够无缝集成进ROS生态系统，为机器人导航和自动化提供强大支持。
• Intel Realsense相机应用：项目特别包括了如何将ORB-SLAM3配置用于Intel Realsense T265相机，展示了它在现代传感器技术中的应用潜力。
• 学术研究与教学：由于其开源特性，ORB-SLAM3_Fixed是研究SLAM理论和实践的理想工具，在多个学术项目和课程设计中被广泛采用。

---

以上就是关于ORB-SLAM3_Fixed的基本介绍、快速启动指南、应用实例和其在机器人与计算机视觉生态中的位置概述。记得在使用过程中遵循GPLv3许可协议，并在学术工作中正确引用。