SLAM ORB-SLAM2（3）例程试用

---

1. 下载TUM数据

下载了一个 TUM 数据包 rgbd_dataset_freiburg1_xyz.tgz，将之保存在 ~/Dataset/TUM 目录下并解压

---

2. 运行单目demo

有三个输入参数：

• ORBvoc.txt 官方提供的一个用于场景识别和重定位的特征字典
• TUM1.yaml 数据集相关的配置文件
• rgbd_dataset_freiburg1_xyz 数据集所在目录

./Examples/Monocular/mono_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Monocular/TUM1.yaml ~/Dataset/TUM/rgbd_dataset_freiburg1_xyz
1

由于单目图像的数据缺乏尺度信息，所以需要有一个初始化的阶段

---

3. 运行 RGB-D demo

数据集 rgbd_dataset_freiburg1_xyz 实际上是一个RGB-D相机采集的数据
在单目demo中只使用了其RGB图像数据

那么还需要一个参数去描述RGB图与深度图之间的关系
可以通过TUM官方提供的python脚本 associate.py 生成 associations.txt

官方脚本是 python2 版本的，如果要用 python3 执行，还需要将其中的86, 87行的的代码改成下面的形式

# first_keys = first_list.keys()
# second_keys = second_list.keys()
first_keys = list(first_list)
second_keys = list(second_list)
1
2
3
4

或者直接下载修改过的工程 ORB-SLAM2，内包含已修改过的 associate.py

放置在 ~/ORB_SLAM2/Examples/RGB-D 之中

cd ~/ORB_SLAM2/Examples/RGB-D
python3 associate.py ~/Dataset/TUM/rgbd_dataset_freiburg1_xyz/rgb.txt ~/Dataset/TUM/rgbd_dataset_freiburg1_xyz/depth.txt > associations.txt
1
2

将生成的参数文件移动至数据集文件夹

mv associations.txt ~/Dataset/TUM/rgbd_dataset_freiburg1_xyz
1

现在可以运行 RGB-D demo，只是多了一个参数

• associations.txt RGB图与深度图之间的关系文件

cd ~/ORB_SLAM2
./Examples/RGB-D/rgbd_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/RGB-D/TUM1.yaml ~/Dataset/TUM/rgbd_dataset_freiburg1_xyz ~/Dataset/TUM/rgbd_dataset_freiburg1_xyz/associations.txt
1
2

---

谢谢