ORB-SLAM3运行过程记录

2023-05-16

试着运行ORB-SLAM3,做的部分修改

在ORB-SLAM3/Examples/ROS/ORB-SLAM3/src中修改ros_rgbd.cc的topic订阅:
(参考https://blog.csdn.net/qq_41839222/article/details/86503113)
原来是:

  message_filters::Subscriber<sensor_msgs::Image> rgb_sub(nh, "/camera/rgb/image_raw", 100);
  message_filters::Subscriber<sensor_msgs::Image> depth_sub(nh, "camera/depth_registered/image_raw", 100);

修改为:

message_filters::Subscriber<sensor_msgs::Image> rgb_sub(nh, "/camera/color/image_raw", 1);
message_filters::Subscriber<sensor_msgs::Image> depth_sub(nh, "/camera/aligned_depth_to_color/image_raw", 1);

然后重新编译ros

chmod +x build_ros.sh
./build_ros.sh

按照上面链接中的教程操作,运行.launch文件的时候,总是出现这些错误,怀疑是摄像头没开所以没有数据?后面打开rviz也是没有图像。:

27/10 13:43:33,305 WARNING [140319375120128]
(messenger-libusb.cpp:42) control_transfer returned error, index: 768,
error: Resource temporarily unavailable, number: 11 27/10
13:43:55,378 WARNING [140319375120128] (messenger-libusb.cpp:42)
control_transfer returned error, index: 768, error: Resource
temporarily unavailable, number: 11 27/10 13:44:21,449 WARNING
[140319375120128] (messenger-libusb.cpp:42) control_transfer returned
error, index: 768, error: Resource temporarily unavailable, number: 11
27/10 13:44:23,501 WARNING [140319375120128] (messenger-libusb.cpp:42)
control_transfer returned error, index: 768, error: Resource
temporarily unavailable, number: 11 27/10 13:45:03,586 WARNING
[140319375120128] (messenger-libusb.cpp:42) control_transfer returned
error, index: 768, error: Resource temporarily unavailable, number: 11
27/10 13:46:16,690 WARNING [140319375120128] (messenger-libusb.cpp:42)
control_transfer returned error, index: 768, error: Resource
temporarily unavailable, number: 11

如果在realsense-viewer里还是能看到深度图像的,但是一点到别的界面,相机界面就自己关掉了。(估计就是这么设置的吧,不管了)

然后按照这一篇上面的教程,用rviz看深度图(https://github.com/IntelRealSense/realsense-ros/issues/1271)
在一个终端写:

roslaunch realsense2_camera rs_camera.launch

or

roslaunch realsense2_camera rs_camera.launch filters:=pointcloud

似乎出现上面的一堆报错是常见的,一分钟报错一次的话可以暂时不理会。

然后在另一个终端输入:rviz
打开rviz以后最重要的是在左上角Global Option- >Fixed Frame后面下拉框选择camera_link。
再点下方Add添加camera,Depthcloud等,然后再对应的列表里选Topic,就可以看到图像了。Bingo。

本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系:hwhale#tublm.com(使用前将#替换为@)

ORB-SLAM3运行过程记录 的相关文章

  • 从ORB_SLAM中发布ROS位姿话题(stereo)

    之前调试了ORB SLAM2的gazebo仿真 xff0c 现在需要在ROS中使用到ORB SLAM2的位姿 xff0c 但是ORB SLAM2本身是没有位姿的ROS话题输出的 xff0c 参考了github上相关问题的探讨 xff1a G
  • ORB-SLAM2添加稠密建图线程

    注 xff1a 本篇文章只是对高翔博士稠密点云代码进行的简述 xff0c 内容主要包括的是在ORB SLAM2基础上怎么添加稠密建图线程 xff0c 并未对高翔博士代码进行改动 本文章仅用于自己学习记录 xff0c 若有侵权麻烦私聊联系删除
  • 使用ORB_SLAM2的方式进行特征检测和提取

    比较opencv默认的方式和ORB SLAM2中对opencv进行重写的方式 xff0c 两个方法对图像特征提取结果的对比 为方便比较 xff0c 写在同一个文件中 主函数如下 xff1a include lt iostream gt in
  • 【逐函数详细讲解ORB_SLAM2算法和C++代码|ORBmatcher|1-20】

    特征匹配是关键任务之一 xff0c 因为它们用于找到不同帧之间的特征匹配 xff0c 从而实现跟踪 地图构建和优化等任务 ORBmatcher类的主要功能如下 xff1a 在不同场景下进行特征点匹配 xff0c 例如初始化 跟踪 重定位 回
  • 【逐函数详细讲解ORB_SLAM2算法和C++代码|Optimizer|1-21】

    优化是关键任务之一 xff0c 因为它们用于提高位姿估计 地图点位置和地图一致性的精度 Optimizer类的主要功能如下 xff1a 在局部和全局范围内进行Bundle Adjustment xff08 BA xff09 优化 对当前帧进
  • 【逐函数详细讲解ORB_SLAM2算法和C++代码|Tracking|1-25】

    在C 43 43 语法方面 xff0c 这段代码包括以下部分 xff1a 头文件包含 xff08 include xff09 xff1a 使用 include指令引入必要的头文件 xff0c 这些头文件提供了各种所需的类和函数定义 命名空间
  • 视觉SLAM | 在ROS上运行ORB-SLAM2

    本文直接使用的github上的orb slam 2 ros实现在ROS上运行ORB SLAM2 xff0c 这个ros包能够得到相机的位姿以及稀疏点云 xff0c 而且删掉了对Pangolin的依赖 xff0c 进行可视化时要用RViz 运
  • SLAM--intel realsense2在ORB SLAM2 和 ORB SLAM3下建图和重定位(ubuntu 20.04, opencv 4.2.0 以上)

    用intel 的realsense相机实现orb slam2 和 orb slam3 ubuntu 20 04系统 链接地址 ORB SLAM2 可建图 xff0c github https github com zouyuelin ORB
  • ORB与CCM-SLAM

    入口函数 mono euroc cc int main int argc char argv 图像序列的文件名字符串序列 vector lt string gt vstrImageFilenames 时间戳 vector lt double
  • 使用ORB-SLAM2算法和Turtlebot3机器人在自己构建的室内场景中建图

    本文叙述了在gazebo仿真环境和rqt可视化工具的背景下 xff0c 使用ORB SLAM2算法和turtlebot3 burger机器人在自己构建的室内场景中建图过程 目前存在的问题是运行RGBD节点时无法显示图像 xff0c 报错 W
  • ORB-SLAM2:一种开源的VSLAM方案(译文)

    摘要 xff1a ORB SLAM2是基于单目 xff0c 双目和RGB D相机的一套完整的SLAM方案 它能够实现地图重用 xff0c 回环检测和重新定位的功能 无论是在室内的小型手持设备 xff0c 还是到工厂环境的无人机和城市里驾驶的
  • orb-slam中的orb特征

    1 ORB特征简介 ORB是Oriented FAST and Rotated BRIEF xff08 oFAST and rBRIEF xff09 的简称 xff0c ORB的名字已经说明了其来源 xff0c 其实ORB特征是采用FAST
  • ORB-SLAM2论文翻译

    文章转载至泡泡机器人 转载链接 链接 摘要 ORB SLAM2是基于单目 xff0c 双目和RGB D相机的一套完整的SLAM方案 它能够实现地图重用 xff0c 回环检测和重新定位的功能 无论是在室内的小型手持设备 xff0c 还是到工厂
  • 编译ORB报错No rule to make target '/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libvtkproj4-6.2.so.6.2.0'

    报错现象 xff1a No rule to make target span class token string 39 usr lib x86 64 linux gnu libvtkproj4 6 2 so 6 2 0 39 span 解
  • 安装ORB-SLAM3教程

    安装ORB SLAM3教程 一 ROS一键安装 xff08 首次学ROS的话 xff09 二 ORB SLAM3所依赖的包有pangolin EIGEN3 OPENCV xff0c DBoW2 和 g2o1 安装工具2 安装EIGEN3 3
  • ORB_SLAM3初试

    源码地址 xff1a orb salm3 github 论文地址 orb slam3 paper ORB SLAM3提供了单目 xff0c 双目 xff0c rgbd 以及各自结合IMU的数据分析实现 demo运行效果展示 xff1a 在不
  • ORB-SLAM2中关键知识点总结

    目录 1 ORB SLAM2的总体框架是怎样的 xff1f 2 ORB SLAM2是怎样完成初始化的 xff1f 3 ORB SLAM2是如何进行Tracking的 xff1f 4 ORB SLAM2是如何选取关键帧的 xff1f 5 OR
  • OpenCV 特征匹配多个对象

    如何在一张图像上找到一种类型的多个对象 我使用 ORB 特征查找器和强力匹配器 opencv 3 2 0 我的源代码 import numpy as np import cv2 from matplotlib import pyplot a
  • LSH 是将向量转换为汉明距离的二进制向量吗?

    我读了一些关于 LSH 的论文 我知道它用于解决近似 k NN 问题 我们可以将算法分为两部分 给定一个向量D尺寸 其中D是大 的任何值 用一组翻译它N where N lt
  • OpenCV 3 中的 FLANN 错误

    我运行的是 Ubuntu 14 04 我正在尝试使用 openCV 3 运行 FLANN 但出现错误 下面的所有内容都是通过使用 AKAZE 和 ORB 进行尝试的 但代码来自我尝试使用 ORB 的情况 我使用 ORB 来查找描述符和关键点

随机推荐

  • LQR控制算法的浅析

    目录 前言 一 知识点补充 1 拉格朗日乘子法 2 积分中值定理 3 向前欧拉法 xff0c 向后欧拉法 xff0c 中点欧拉法 4 向量的导数 5 矩阵求逆引理 记住就好 xff0c 推导见链接 二 连续时间下的LQR推导 1 系统状态方
  • Linux网络编程【UDP】

    文章目录 UDP C S 通信TCP和UDP对C S 通信相关函数recvfrom xff08 accept 43 read xff09 sendto xff08 connect 43 write xff09 bind UDP 服务代码参考
  • C语言结构体对齐

    计算机内存是以字节 xff08 Byte xff09 为单位划分的 xff0c 理论上CPU可以访问任意编号的字节 xff0c 但实际情况并非如此 cpu一次能读取多少内存要看数据总线是多少位 xff0c 如果是16位 xff0c 则一次只
  • 匿名飞控STM32版代码整理之Ano_Imu.c

    一 ANO Imu c文件 COPYRIGHT 2016 ANO Tech 作者 xff1a 匿名科创文件名 xff1a ANO IMU c描述 xff1a 姿态解算函数官网 xff1a www anotc com淘宝 xff1a anot
  • 匿名飞控码STM32版代码整理之Ano_AttCtrl.c

    代码 include Ano AttCtrl h include Ano Imu h include Drv icm20602 h include Ano MagProcess h include Drv spl06 h include A
  • realsense版本号问题

    问题 xff1a librealsense2 so 2 47 cannot open shared object file No such file or directory 打开驱动查看版本号 realsense span class t
  • YOLOv3

    YOLOv3 论文信息论文标题 xff1a 论文作者 xff1a 收录期刊 会议及年份 xff1a 论文学习YOLOv3 网络架构 xff1a YOLO 输出特征图解码 xff08 前向过程 xff09 xff1a 训练策略与损失函数 xf
  • 使用Gazebo进行移动机械臂抓取仿真

    该项目在Gazebo中搭建一款机器人模型 xff0c 其底盘使用turtlebot移动机器人底盘 xff0c 机械臂采用结构较为简单的turtlebot arm xff0c 并在底盘上添加kinect深度相机 最终该机器人可实现自主导航 物
  • 【树莓派——Ubuntu 20.04 系统安装及Windows远程桌面连接显示】

    前言 文章A主要是Raspberry Pi官方系统的安装和用VNC查看器远程连接显示 xff1b 这篇文章主要分享一下Ubuntu 20 04系统的安装以及用Windows 远程桌面连接显示 Ubuntu 20 04系统的下载和烧录 专门的
  • Abstract写作常用句式

    Abstract 摘要以最简洁的文字概括论文 xff0c 点明研究的目的 途径 结果 意义 xff0c 以便读者决定是否要阅读全文 摘要一般包含几项内容 xff1a 1 论文主题 xff08 1句 xff09 2 理论基础 途径 方法 xf
  • mysql备份与恢复:完全备份,增量备份,基于位置点恢复,基于时间点恢复

    理论介绍 数据备份的重要性数据库备份的分类 常见的备份方法MySQL完全备份数据库完全备份分类 数据库备份与恢复MySQL数据库完全备份与恢复mysqldump备份与恢复MySQL数据库增量备份恢复基于位置的恢复基于时间恢复 数据备份的重要
  • vue => element 进度条 自定义文字 三层数据渲染页面报错:Invalid prop: custom validator check failed for prop “percentage

    三层数据渲染页面报错 报错原因分析 xff1a 解决方案 xff1a span class token operator lt span span class token operator span span class token ope
  • 使用xfsdump进行文件的备份与恢复

    1 添加一块硬盘大小随意 2 sdb为新添加的硬盘 3 格式化为xfs格式 4 新建目录并永久挂载 mount dev sdb xfsdump 5 将sdb设备挂载到 xfsdump 目录 编辑 etc fstab 文件 将 挂载的信息卸写
  • Jetson Orin NX上手使用(Linux系统的配置)

    先介绍手上拿到的orin nx模块 xff1a Jetson Orin NX 16GB 100TOPS的算力听起来顶呱呱 摸过一些jetson系列套件的我拿到手自信开搞 然后就自闭了 他好像跟以前的不是一个路子啊 xff08 以前摸过的有n
  • 51单片机的串口通信原理

    一 并行和串行通信方式 通信有并行和串行两种通信方式 在单片机系统以及现代单片机测控系统中信息交换多采用串行通信方式 1 并行通信方式 并行通信通常是将数据字节的各位用多条数据线同时进行传送 xff0c 每一位数据都需要一条传输线 如下图所
  • 正点原子stm32F407学习笔记3——蜂鸣器实验

    一 硬件设计 蜂鸣器为有源蜂鸣器 xff0c 当 PF 8 输出高电平的时候 xff0c 蜂鸣器将发声 xff0c 当 PF 8 输出低电平的时候 xff0c 蜂鸣器停止发声 xff0c 硬件原理图如下 二 软件设计 1 新建beep c文
  • 先面试还是先笔试-找工作,是先面试,还是先笔试?

    有些工作不需要笔试 有采访 一般来说 xff0c 你会先在笔试中检查你的专业水平 xff0c 然后在面试时检查你的形象和沟通水平 公务员考试先面试还是笔试 先笔试 xff0c 通过后面试 是先面试还是先笔试 xff1f 不同的单位会有不同的
  • 北京邮电大学2023级工商管理硕士MBA(非全日制)已开启

    工商管理硕士专业学位 xff08 非全日制 xff09 预面试通知 北京邮电大学MBA项目以 技术叠加管理 科学叠加艺术 为理念 xff0c 以 追求卓越 持续创新 为驱动 xff0c 面向信息化社会的企事业单位 政府部门及创业者 xff0
  • 【视频教程】基于PyTorch机器学习与深度学习实践应用与案例分析

    近年来 xff0c 随着AlphaGo 无人驾驶汽车 医学影像智慧辅助诊疗 ImageNet竞赛等热点事件的发生 xff0c 人工智能迎来了新一轮的发展浪潮 尤其是深度学习技术 xff0c 在许多行业都取得了颠覆性的成果 另外 xff0c
  • ORB-SLAM3运行过程记录

    试着运行ORB SLAM3 xff0c 做的部分修改 在ORB SLAM3 Examples ROS ORB SLAM3 src中修改ros rgbd cc的topic订阅 xff1a xff08 参考https blog csdn net