Ubuntu20.04环境下ORB_SLAM2编译指南

知识点一：ORB_SLAM2的介绍 ORB_SLAM2是一个开源的视觉SLAM系统，主要应用于计算机视觉领域。它的名字来源于其主要的特征检测方法——Oriented FAST and rotated BRIEF (ORB)。SLAM是指同步定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping），这是一种让机器人或自动驾驶车辆在未知环境中导航的技术。 知识点二：Ubuntu系统 Ubuntu是一种基于Debian的Linux操作系统，它广泛应用于个人计算机、服务器和云计算环境。Ubuntu 20.04是其最新的稳定版本，具有良好的兼容性、稳定性和安全性。 知识点三：系统重装对编译的影响 系统重装可能会导致一些依赖包或环境变量的丢失，这对于编译程序可能会产生影响。在Ubuntu系统中，一些必要的编译环境和依赖包可能在重装系统时被删除，需要重新安装。 知识点四：ORB_SLAM2的编译过程 编译ORB_SLAM2需要使用C++和一些依赖库，如Pangolin、DBoW2和OpenCV。在Ubuntu系统中，可以使用CMake工具进行编译。在编译过程中，可能会遇到各种问题，如依赖问题、版本问题等。 知识点五：修改过后的ORB_SLAM2 由于原版ORB_SLAM2可能存在一些问题，如编译困难、运行不稳定等，因此可能需要对其进行修改以解决这些问题。修改后的内容可能包括对代码的优化、对依赖库的更新等。 知识点六：计算机视觉应用 计算机视觉是人工智能的一个重要分支，它让机器能够通过图像和视频进行理解世界。计算机视觉应用广泛，包括自动驾驶、人脸识别、物体识别等。 总结：ORB_SLAM2是一个强大的计算机视觉SLAM系统，适用于Ubuntu系统。在使用过程中，可能会遇到编译问题，需要对其依赖环境进行调整。通过修改和优化，可以更好地利用ORB_SLAM2进行计算机视觉应用。