可参考前文
ROS仿真环境安装与配置_身在江湖的郭大侠的博客-CSDN博客
GitHub有个开源的项目，可以通过wifi将摄像头捕捉到的图片传输到ROS，地址：
https://github.com/hitcm/Android_Camera-IMU
作者也给出了博文，
ROS实时采集Android的图像和IMU数据 - hitcm - 博客园
下载代码、安装工具包
git clone https://github.com/hitcm/Android_Camera-IMU.git
sudo apt-get install ros-melodic-imu-tools # 按实际安装indigo、Kinetic 等安装对应的工具包三个文件
Camera_Imu.apk安装到手机上，注意有的手机可能因为安装版本过高导致无法运行此程序，可以试着在手机上装一个虚拟软件如VMOS Pro，这个安卓版本是7.1可以运行，还有一个版本的apk
Releases · huaibovip/android_ros_sensors · GitHub
这个版本的apk带源码，大佬可以二次开发，但是此apk笔者并未试成功
手机和电脑要在同一局域网下，在实验前可以在手机上安装一个ping工具，确保电脑和手机的网络是互通的，笔者是虚拟机，为了让手机与虚拟机的网互通，这是把虚拟机的网络模式设为桥接模式
虚拟机打开
Terminal1 输入：
roscoreAndroid: 打开应用，在 在 IP Port 中修改 IP 地址为 PC的 IP地址，port不需要修改（PC 的 IP 可在 PC 终端输入 ifconfig 查看），之后点击 Connect，连接成功则进入相机界面。
Terminal 2 到下载git文件的目录打开android_cam-imu.launch：
cd Android_Camera-IMU
roslaunch android_cam-imu.launch这是会弹出一个Rviz界面：
如果要实时显示则
PS：
可以在Ubuntu里面用
rostopic list查询订阅的主题，可以看到有订阅的图像和imu
为了 ORB-SLAM2 准确运行，需要对手机摄像头进行标定。标定方式为：对棋盘格标定板进行各个方向的拍照，之后基于 OpenCV 进行标定。注意这里采集的图片需要和 ORB-SLAM2 程序读取到的一致，所以不能直接使用手机自带相机 app 拍照，因为手机会自动通过算法进行校正，而上述通信传输的是 raw images。因此，首先我们需要完成的任务是：采集并保存摄像头图像。
使用下图作为标定板（参考资料），可直接在电脑屏幕上显示，对其拍照即可。
注意：
目前没有找到直接保存的方法，所以我们选择写一个 ROS node 来接收手机传来的图像，再通过 OpenCV 进行显示和保存。
为了方便，我们选择直接在 ORB-SLAM2 的 ros_mono.cc 的代码基础上进行修改，在 ros_mono.cc 同一目录下写了个 ros_camera_capture.cc：
/**
* This file is to capture images from Android phone, for camera calibration
* This file is used with Android_Camera-IMU
*/
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<fstream>
#include<chrono>
#include<ros/ros.h>
#include <cv_bridge/cv_bridge.h>
#include<opencv2/core/core.hpp>
#include"../../../include/System.h"
using namespace std;
string save_dir = "PATH"; // 修改为自己保存图片的路径
int imgId = 0;
void GrabImage(const sensor_msgs::ImageConstPtr& msg);
int main(int argc, char **argv)
{
std::cout << "To save the current frame, please press 'Q' or 'q' " << std::endl;
std::cout << "The images will be saved to " << save_dir << std::endl;
ros::init(argc, argv, "PClistener");
ros::start();
ros::NodeHandle nodeHandler;
ros::Subscriber sub = nodeHandler.subscribe("/camera/image_raw", 1, GrabImage);
ros::spin();
ros::shutdown();
return 0;
}
void GrabImage(const sensor_msgs::ImageConstPtr& msg)
{
string imgname;
cv_bridge::CvImageConstPtr cv_ptr;
try
{
cv_ptr = cv_bridge::toCvShare(msg);
cv::Mat img = cv_ptr->image;
cv::imshow("img_name", img);
char key = cv::waitKey(1);
// press "q" to save the image
if(key == 'q' || key == 'Q'){
imgId++;
imgname = "img_" + to_string(imgId) + ".jpg";
cv::imwrite(save_dir + imgname, img);
std::cout << "has saved image "<< imgId << " to " << save_dir << std::endl;
}
}
catch (cv_bridge::Exception& e)
{
ROS_ERROR("cv_bridge exception: %s", e.what());
return;
}
}
注意捕捉图像存储地址换成自己的
另外，在 ORB_SLAM2/Examples/ROS/ORB_SLAM2 目录中的 CMakeLists.txt 中添加如下内容（添加在 # Node for monocular camera 上方即可）：
# Node for capture images for camera calibration
rosbuild_add_executable(CameraCapture
src/ros_camera_capture.cc
)
target_link_libraries(CameraCapture
${LIBS}
)
之后重新编译 ORB_SLAM2 项目。
cd PATH/ORB_SLAM2
./build_ros.sh
Terminal 1:
roscore
手机进入 app 运行
Terminal 2: 在 Android_Camera-IMU 目录
roslaunch android_cam-imu.launch
（可以关掉 Rviz）
Terminal 3:
rosrun ORB_SLAM2 CameraCapture
鼠标选中弹出的图像框，按下 q 键保存图像。一定要多角度多捕捉几张图片，否则很难捕捉到关键点。像这样
使用 OpenCV samples 中的代码实现。参考资料
新建一个工作目录（文件夹）camera_calibration_opencv，将 OpenCV 安装目录中的 samples/cpp/tutorial_code/calib3d/camera_calibration 文件夹内的内容拷贝至该目录。
VID5.xml 中存储着标定图像的路径，所以要在 VID.xml 中添加所有标定图像的路径，eg：图片换成自己捕捉照片存储的位置
<?xml version="1.0"?>
<opencv_storage>
<images>
/home/ghj/Desktop/slam/pictureimg_1.jpg
/home/ghj/Desktop/slam/pictureimg_2.jpg
/home/ghj/Desktop/slam/pictureimg_3.jpg
/home/ghj/Desktop/slam/pictureimg_4.jpg
/home/ghj/Desktop/slam/pictureimg_5.jpg
</images>
</opencv_storage>表示棋盘格的宽和高，注意，这里的宽度和高度是指内部交叉点的个数，而不是方形格的个数。如上图棋盘的数据就是9和6。
<BoardSize_Width> 9</BoardSize_Width>
<BoardSize_Height>6</BoardSize_Height>
修改为每格的边长 (mm)，拿尺子量。
<Square_Size>20</Square_Size>
修改 输入的VID5.xml 的路径（换成自己的））
<Input>"/home/ghj/Desktop/slam/camera_calibration_opencv/VID5.xml"</Input>
修改输出参数信息存储的地址（换成自己的）
<Write_outputFileName>"/home/ghj/Desktop/slam/camera_calibration_opencv/out_camera_data.xml"</Write_outputFileName>此处原来是0，需要改为1，表示引入切向畸变参数（因为 ORB-SLAM2 中也引入了切向畸变参数），否则只有径向畸变参数。
<Calibrate_FixPrincipalPointAtTheCenter> 1 </Calibrate_FixPrincipalPointAtTheCenter>
其它地方应该不需要改动，想进一步了解可看其中的注释。
<?xml version="1.0"?>
<opencv_storage>
<Settings>
<!-- Number of inner corners per a item row and column. (square, circle) -->
<BoardSize_Width> 9</BoardSize_Width>
<BoardSize_Height>6</BoardSize_Height>
<!-- The size of a square in some user defined metric system (pixel, millimeter)-->
<Square_Size>20</Square_Size>
<!-- The type of input used for camera calibration. One of: CHESSBOARD CIRCLES_GRID ASYMMETRIC_CIRCLES_GRID -->
<Calibrate_Pattern>"CHESSBOARD"</Calibrate_Pattern>
<!-- The input to use for calibration.
To use an input camera -> give the ID of the camera, like "1"
To use an input video -> give the path of the input video, like "/tmp/x.avi"
To use an image list -> give the path to the XML or YAML file containing the list of the images, like "/tmp/circles_list.xml"
-->
<Input>"/home/ghj/Desktop/slam/camera_calibration_opencv/VID5.xml"</Input>
<!-- If true (non-zero) we flip the input images around the horizontal axis.-->
<Input_FlipAroundHorizontalAxis>0</Input_FlipAroundHorizontalAxis>
<!-- Time delay between frames in case of camera. -->
<Input_Delay>100</Input_Delay>
<!-- How many frames to use, for calibration. -->
<Calibrate_NrOfFrameToUse>25</Calibrate_NrOfFrameToUse>
<!-- Consider only fy as a free parameter, the ratio fx/fy stays the same as in the input cameraMatrix.
Use or not setting. 0 - False Non-Zero - True-->
<Calibrate_FixAspectRatio> 1 </Calibrate_FixAspectRatio>
<!-- If true (non-zero) tangential distortion coefficients are set to zeros and stay zero.-->
<Calibrate_AssumeZeroTangentialDistortion>1</Calibrate_AssumeZeroTangentialDistortion>
<!-- If true (non-zero) the principal point is not changed during the global optimization.-->
<Calibrate_FixPrincipalPointAtTheCenter> 1 </Calibrate_FixPrincipalPointAtTheCenter>
<!-- The name of the output log file. -->
<Write_outputFileName>"/home/ghj/Desktop/slam/camera_calibration_opencv/out_camera_data.xml"</Write_outputFileName>
<!-- If true (non-zero) we write to the output file the feature points.-->
<Write_DetectedFeaturePoints>1</Write_DetectedFeaturePoints>
<!-- If true (non-zero) we write to the output file the extrinsic camera parameters.-->
<Write_extrinsicParameters>1</Write_extrinsicParameters>
<!-- If true (non-zero) we show after calibration the undistorted images.-->
<Show_UndistortedImage>1</Show_UndistortedImage>
</Settings>
</opencv_storage>在工作目录 camera_calibration_opencv 中新建 CMakeLists.txt:
project(Camera_Calibration)
set(CMAKE_CXX_STANDARD 11)
find_package(OpenCV 3.0 QUIET)
if(NOT OpenCV_FOUND)
find_package(OpenCV 2.4.3 QUIET)
if(NOT OpenCV_FOUND)
message(FATAL_ERROR "OpenCV > 2.4.3 not found.")
endif()
endif()
include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIR})
add_executable(Camera_Calibration camera_calibration.cpp)
target_link_libraries(Camera_Calibration ${OpenCV_LIBS})
之后编译：
cd camera_calibration_opencv
mkdir build
cd build
cmake ..
make
cd camera_calibration_opencv
./build/Camera_Calibration ../in_VID5.xml
程序启动后会显示标定图像的角点提取情况，之后会显示校正后图像，一个一个全部关闭后才会保存标定参数至 out_camera_data.xml。
标定结果写入camera_calibration/out_cam
<camera_matrix type_id="opencv-matrix"> 是相机内参矩阵，顺序为 fx, 0, cx; 0, fy, cy; 0, 0, 1。<distortion_coefficients type_id="opencv-matrix"> 是畸变参数，其顺序为 k1, k2, p1, p2, k3。之后在 ORB_SLAM2 中新建一个配置文件 mycam.yaml（建哪儿都行），将 TUM1.yaml 的内容拷贝过来，并把其中的 Camera 参数进行修改。
注意： 相机参数对 ORB-SLAM2 的运行效果有极大影响（尤其是初始化），所以标定过程须认真完成。
Terminal 1:
roscore
手机进入 app 运行
Terminal 2: 在 Android_Camera-IMU 目录
roslaunch android_cam-imu.launch
（可以关掉 Rviz）
Terminal 3(加载的两个文件换成自己的）:
rosrun ORB_SLAM2 Mono /home/ghj/ROS_SIM/src/ORB_SLAM2/Vocabulary/ORBvoc.txt /home/ghj/ROS_SIM/src/ORB_SLAM2/Examples/ROS/ORB_SLAM2/mycam.yaml
运行效果展示：
注意： ORB-SLAM2 Mono 还是比较难以初始化的（其设置的初始化条件相对苛刻），在开始时，选择特征纹理丰富的区域，多上下左右平移相机，有利于初始化。
上述启动步骤需要启动3个终端，挺麻烦的，所以可以选择写一个脚本来自动启动这3个终端。参考资料
新建 ORB_SLAM2_with_AndroidPhone.sh，在其中填入：
gnome-terminal --title="roscore" -x bash -c "roscore"
# 暂停 2s，保证几个不同终端的启动顺序
sleep 2s;
gnome-terminal --title="AndroidPhone" -x bash -c "cd /home/ghj/Desktop/slam/Android_Camera-IMU; roslaunch android_cam-imu.launch"
sleep 2s;
gnome-terminal --title="ORB-SLAM2" -x bash -c "rosrun ORB_SLAM2 Mono /home/ghj/ROS_SIM/src/ORB_SLAM2/Vocabulary/ORBvoc.txt /home/ghj/ROS_SIM/src/ORB_SLAM2/Examples/ROS/ORB_SLAM2/mycam.yaml"之后赋予权限（仅需一次）：
chmod +x ORB_SLAM2_with_AndroidPhone.sh
运行：
./ORB_SLAM2_with_AndroidPhone.sh
即可一次性打开3个终端，并运行相关命令。之后手机再打开 app 就可以了。
注意： 此时终端运行结束后会自动退出，如果不想自动退出，可 在terminal点右键，选择Preferences然后找到Command，里面有一项When command exits，后面选择为Hold the terminal open。参考资料
