self_commit_ORB-SLAM2 的安装和配置教程

1. 项目的基础介绍和主要的编程语言

self_commit_ORB-SLAM2 是一个基于 ORB-SLAM2 的开源项目，它主要用于实现单目、双目和RGB-D相机的SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即同时定位与建图）系统。ORB-SLAM2 是一种无需外部传感器输入，能够实现实时定位和建图的技术。该项目的主要编程语言是 C++，同时使用了少量的 Python 代码来辅助一些功能。

2. 项目使用的关键技术和框架

该项目使用的关键技术包括：

• ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）特征检测与描述符生成
• 基于词袋模型（Bag of Words Model）的回环检测
• 基于局部地图的实时定位
• 使用 BA（Bundle Adjustment）优化相机位姿和地图点

项目所依赖的框架和库主要有：

• OpenCV：用于图像处理和计算机视觉任务
• PCL（Point Cloud Library）：用于处理点云数据
• Eigen：用于线性代数、矩阵和向量运算
• DBoW2：用于实现词袋模型
• Sophus：用于3D几何和相机位姿估计

3. 项目安装和配置的准备工作和详细的安装步骤

准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统满足以下要求：

• 操作系统：Ubuntu 16.04 或更高版本
• 编译器：CMake 3.3.2 或更高版本，g++ 5.4 或更高版本
• OpenCV：3.3.1 或更高版本
• PCL：1.8 或更高版本
• Eigen：3.3.4 或更高版本
• DBoW2 和 Sophus：从源代码编译安装

安装步骤

1. 安装依赖库：

   首先，确保您的系统已更新并安装了必要的编译工具：

   sudo apt-get update
   sudo apt-get install git cmake build-essential libboost-all-dev
   

2. 安装OpenCV：

   跟随OpenCV的官方文档来编译和安装所需的版本。

3. 安装PCL：

   跟随PCL的官方文档来编译和安装所需的版本。

4. 安装Eigen：

   从官网下载Eigen库，解压后将其添加到系统路径中。

5. 安装DBoW2和Sophus：

   克隆DBoW2和Sophus的仓库，并按照其README文件中的说明编译安装。

6. 克隆self_commit_ORB-SLAM2项目：

   使用git克隆项目到本地：

   git clone https://github.com/DreamWaterFound/self_commit_ORB-SLAM2.git
   cd self_commit_ORB-SLAM2
   

7. 编译项目：

   创建一个构建目录并编译项目：

   mkdir build
   cd build
   cmake ..
   make
   

8. 运行示例：

   编译完成后，你可以通过以下命令运行示例程序：

   cd ..
   ./Examples/Monocular/mono_tum
   

确保你有一个合适的相机数据集来运行这个示例。

以上步骤为基本的安装和配置流程，根据具体的系统环境和依赖库版本，可能需要适当调整安装步骤。