ubuntu20.04 DS-SLAM环境搭建教程
时间: 2025-05-01 14:27:04 浏览: 32
### Ubuntu 20.04 DS-SLAM 环境配置教程
#### 准备工作
为了确保DS-SLAM能够在Ubuntu 20.04上正常运行,需先完成一些准备工作。由于该环境对硬件有一定需求,特别是对于GPU的支持,提前确认NVIDIA驱动、CUDA以及cuDNN版本至关重要。
- **安装Anaconda**: Anaconda是一个开源的数据科学平台,它可以帮助管理Python包及其依赖关系,在此环境中扮演重要角色。按照官方指南下载并安装适合Linux系统的最新版Anaconda[^1]。
- **配置显卡驱动与CUDA工具链**:
- 对于配备RTX3060显卡的情况,推荐使用的组合为NVIDIA Driver 470+CUDA 11.4+cuDNN 8.4.0。这些组件可以通过NVIDIA官方网站获取,并遵循其提供的安装说明来部署到系统中。
#### ROS环境构建
ROS (Robot Operating System) 是机器人软件开发的重要框架之一,也是支持DS-SLAM工作的基础架构。通过自动化脚本简化了这一过程:
```bash
wget http://fishros.com/install -O fishros && sudo ./fishros
```
这条命令能够一键式地准备所需的ROS环境,极大地方便了初学者快速入门[^4]。
#### 获取源码及依赖项
访问作者提供的GitHub仓库地址,克隆项目至本地计算机。值得注意的是,该项目已经内置了一个非常贴心的功能——自动拉取所有必要的第三方库和工具集,使得整个初始化流程变得异常简单快捷。
#### 构建工程
进入项目的根目录`cd ~/ds_slam_ws`(假设工作空间名为`ds_slam_ws`)之后执行如下指令来进行编译:
```bash
catkin_make
source devel/setup.bash
```
上述两条语句分别用于触发CMakeLists.txt中的规则以生成可执行文件;后者则是为了让当前shell识别新创建的目标程序路径。考虑到每次启动新的终端都需要重复输入同样的命令比较繁琐,可以选择将其永久生效的方式加入用户的`.bashrc`配置文件里去[^2][^3]:
编辑器打开~/.bashrc 文件:
```bash
gedit ~/.bashrc
```
在最后一行追加下面的内容保存退出即可:
```bash
source ~/ds_slam_ws/devel/setup.bash
```
至此,完整的Ubuntu 20.04环境下DS-SLAM的搭建就完成了!
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