怎么样用ubuntu20.04用ros noetic跑ORB_SLAM2算法适配KITTI数据集，数据集为odometry数据集，不是raw，下载的ORB_SLAM2源码好像没有launch文件

<think>好的，我需要帮用户解决在Ubuntu 20.04上使用ROS Noetic运行ORB_SLAM2适配KITTI数据集的问题，特别是缺少launch文件的情况。首先，我需要回顾用户提供的引用内容，看看有没有相关的线索。 引用[1]提到OpenCV版本的问题，用户可能需要调整OpenCV的路径和版本。引用[3]中用户修改了CMakeLists.txt来指定OpenCV 4.2.0的路径，这说明在编译ORB_SLAM2时需要注意OpenCV的配置，尤其是当使用较新版本的OpenCV时可能需要手动设置路径。 引用[2]提到用户已经成功编译了ORB_SLAM2，并用TUM数据集运行，生成了轨迹。但KITTI数据集可能需要不同的启动配置，特别是因为KITTI的数据格式和传感器输入可能与TUM不同。用户的问题在于缺少launch文件，所以需要指导用户如何为KITTI创建或配置相应的ROS launch文件。 首先，ORB_SLAM2原本可能没有为ROS Noetic适配的launch文件，特别是针对KITTI的。ROS Noetic使用的版本可能与之前的ROS版本（如Melodic）不同，所以可能需要调整包依赖和节点配置。 接下来，我需要考虑KITTI数据集在ROS中的使用方式。通常，KITTI数据集需要以ROS bag文件或通过某种方式发布话题（如图像、相机信息、IMU数据等）。用户可能需要将KITTI的数据转换为ROS的话题格式，或者使用现有的工具来播放数据集。 然后，关于launch文件的创建，用户需要确定ORB_SLAM2的ROS节点需要哪些参数和话题订阅。例如，单目、立体还是RGB-D模式？KITTI数据集通常使用立体相机，所以可能需要运行ORB_SLAM2的stereo或mono节点，具体取决于数据集配置。 此外，需要确保ORB_SLAM2的ROS包正确安装，并且相关路径在ROS_PACKAGE_PATH中。用户可能在编译时需要启用ROS支持，这通常在CMakeLists.txt中设置。 可能的步骤包括： 1. 检查ORB_SLAM2的ROS包是否存在，并确认是否支持Noetic。 2. 创建自定义的launch文件，指定KITTI数据集的话题名称、参数文件路径等。 3. 调整参数文件（如yaml）以匹配KITTI相机的内参和配置。 4. 处理可能的环境变量和依赖项，如OpenCV、Eigen等。 用户可能遇到的问题包括话题名称不匹配，相机参数错误，或者缺少必要的依赖。例如，KITTI的左右图像话题可能需要映射到ORB_SLAM2预期的左右图像话题名称。此外，如果用户使用的是原始KITTI数据集而非ROS bag，可能需要一个节点来读取图片并发布为ROS话题。 最后，测试和调试步骤也很重要，例如使用rostopic list检查话题是否正确发布，查看ORB_SLAM2的输出是否有错误，以及确保轨迹生成和评估工具（如evo）正确配置。</think>以下是在Ubuntu 20.04上通过ROS Noetic运行ORB_SLAM2处理KITTI数据集的步骤及缺失launch文件的解决方案： --- ### 一、环境配置与源码修改 1. **解决OpenCV兼容性问题** 修改`ORB_SLAM2/CMakeLists.txt`，显式指定OpenCV路径（假设使用OpenCV 4.2.0）： ```cmake set(OpenCV_DIR "/usr/local/opencv420/lib/cmake/opencv4") # 根据实际路径修改 find_package(OpenCV 4.2.0 REQUIRED) # 要求最低版本匹配[^3] ``` 2. **编译支持ROS的ORB_SLAM2** 在编译时启用ROS支持： ```bash chmod +x build_ros.sh ./build_ros.sh # 确保ROS Noetic环境已激活 ``` --- ### 二、创建KITTI适配的ROS Launch文件 1. **新建launch文件** 在`ORB_SLAM2/ROS/ORB_SLAM2/launch`目录下创建`kitti_stereo.launch`： ```xml <launch> <node name="ORB_SLAM2" pkg="ORB_SLAM2" type="Stereo" args="$(find ORB_SLAM2)/Vocabulary/ORBvoc.txt $(find ORB_SLAM2)/Examples/Stereo/KITTI00-02.yaml true" output="screen"> <remap from="/camera/left/image_raw" to="/kitti/camera_gray_left/image_raw" /> <remap from="/camera/right/image_raw" to="/kitti/camera_gray_right/image_raw" /> </node> </launch> ``` - `KITTI00-02.yaml`需包含KITTI相机的内参和ORB-SLAM2参数配置[^2] - 根据实际数据集的话题名称修改`<remap>`标签 2. **调整KITTI参数文件** 在`Examples/Stereo/KITTI00-02.yaml`中确认以下关键参数： ```yaml Camera.fps: 10 Camera.bf: 0.54 # 基线×焦距（需根据KITTI标定数据调整） ThDepth: 40.0 # 深度阈值 ``` --- ### 三、运行与数据准备 1. **转换KITTI数据集为ROS话题** - 若使用原始图片序列，编写Python脚本发布图像话题： ```python # 示例代码片段（需安装cv_bridge） import rospy from sensor_msgs.msg import Image def publish_images(): left_pub = rospy.Publisher('/kitti/camera_gray_left/image_raw', Image, queue_size=10) right_pub = rospy.Publisher('/kitti/camera_gray_right/image_raw', Image, queue_size=10) # 加载图像并转换为ROS消息格式 ``` - 或使用`kitti2bag`工具生成ROS bag文件[^1]。 2. **启动ORB_SLAM2节点** ```bash roslaunch ORB_SLAM2 kitti_stereo.launch ``` --- ### 四、轨迹评估（使用evo工具） 1. **保存轨迹文件** ORB_SLAM2默认输出`CameraTrajectory.txt`，将其转换为TUM格式： ```bash python2 path_to_orbslam2/Examples/ROS/ORB_SLAM2/scripts/convert_orb_to_tum.py CameraTrajectory.txt trajectory.tum ``` 2. **执行轨迹评估** ```bash evo_ape kitti ground_truth.txt trajectory.tum -va --plot ``` --- ### 常见问题解决 - **No rule to make target libDBoW2.so**：检查`Thirdparty/DBoW2`和`Thirdparty/g2o`是否成功编译 - **话题未订阅**：通过`rostopic list`确认输入话题名称与launch文件匹配 - **轨迹漂移**：调整ORB-SLAM2参数文件中的特征点数量（`ORBextractor.nFeatures`）和匹配阈值 ---