ORB-SLAM的各项依赖里OpenCV,Eigen,g20等都比较常规，直接下载源码编译安装就可以。需要注意的是Opencv版本别装太高。遇到的问题出在安装Pangolin。通过源码编译安装完成后，测试十四讲中高博的示例代码，编译可以通过，但在执行时会报错：error while loading shared libraries: libpangolin.so: cannot open shared object file: No such file or directory，大概就是没有链接上动态库，需要修改一个配置文件，告诉他去/usr/local/lib里搜索。参考https://blog.csdn.net/weixin_42226918/article/details/86158540
2. 编译源代码Git clone或者下载压缩包解压以后，按照官网的教程，创建目录，执行./build.sh，这里面遇到的几个报错大致如下：
- /ORB_SLAM3/src/LocalMapping.cc:628:49: error: no match for ‘operator/’ (operand types are ‘cv::Matx
解决方法是在localMapping.cc的628行，把x3D = x3D_h.get_minor<3,1>(0,0) / x3D_h(3);换成
x3D = cv::Matx31f(x3D_h.get_minor<3,1>(0,0)(0) / x3D_h(3), x3D_h.get_minor<3,1>(0,0)(1) / x3D_h(3), x3D_h.get_minor<3,1>(0,0)(2) / x3D_h(3));
- recipe for target ‘CMakeFiles/ORB_SLAM3.dir/src/CameraModels/KannalaBrandt8.cpp.o’ failed
在ORB_SLAM3-master/include/CameraModels/KannalaBrandt8.h ，#include "TwoViewReconstruction.h"这一行的后面，中添加如下代码：
namespace cv
{
template static inline Matx<_Tp, m, n> operator / (const Matx<_Tp, m, n>& a, float alpha)
{
return Matx<_Tp, m, n>(a, 1.f / alpha, Matx_ScaleOp());
}
}
参考链接https://blog.csdn.net/weixin_48464886/article/details/118970304
3. 执行./euroc_examples这里的问题主要在g2o和DBoW2上，这个可以参考ORM SLAM2 GitHub上一个issues的回答
https://github.com/introlab/rtabmap/issues/287
大致就是我们在使用ORB-SLAM的时候，不能链接使用自己装在/usr/local的库，应该用ORB-SLAM3 Thirdparty的路径下内置的libg2o.so，所以可以把下面这句话加到~/.bashrc里去
export LD_LIBRARY_PATH=xxx/ORB_SLAM3/lib:xxx/ORB_SLAM3/Thirdparty/g2o/lib:xxx/ORB_SLAM2/Thirdparty/DBoW2/lib:$LD_LIBRARY_PATH
把其中的xxx换成自己的路径。之后就执行成功啦！
编译成功的截图：
泡泡机器人整理的SLAM常用数据集连https://blog.csdn.net/qq_36170626/article/details/94902166
zip格式就是官网推荐的ASL格式，下载以后把文件夹重命名为MH01，把MH01文件夹所在的文件夹的路径拷贝到euroc_examples.sh的第二行的引号内。如果路径错了，会报错找不到图片。
参考链接
https://github.com/hxiaoxi/SLAM/blob/master/ROS%20%2B%20ORB_SLAM.md
https://www.jianshu.com/p/31c95d9a5f97
安装ROS Melodic，参见ROS官网：http://wiki.ros.org/melodic/Installation/Ubuntu
mkdir -p ~/catkin_ws/src cd ~/catkin_ws catkin_make source devel/setup.bash
catkin_make后会自动生成build、devel、src文件夹,catkin_make可以看做是cmake和make的结合体。
为了不用每次启动一个新的终端都更新一下环境变量，可以执行下面的命令，把source命令加到~/.bashrc里
echo "source ~/catkin_ws/devel/setup.bash" >> ~/.bashrc source ~/.bashrc5.2 下载ORB-SLAM3的源码，编译
通过下载压缩包解压或者git clone的方式，把ORB-SLAM3的源码放到~/catkin_ws/src里，把文件夹重命名为ORB-SLAM3
之后就是像上面一样编译ORB-SLAM3的源码
cd ~/catkin_ws/src/ORB_SLAM3/ chmod +x build.sh ./build.sh
之后准备把ORB-SLAM编译成一个ROS功能包，先把 ROS 所在目录加入 ROS_PACKAGE_PATH 环境变量中，具体操作是把下面的命令添加到 ~/.bashrc 文件末尾，把
export ROS_PACKAGE_PATH=${ROS_PACKAGE_PATH}:/ORB_SLAM3/Examples/ROS
之后source,然后执行编译，
chmod +x build_ros.sh ./build_ros.sh
这一步执行./build_ros.sh时我遇到了importError: No module named rospkg这个错误，后来在ROS ANSWERS上找到了合适的回答
The reason this error occurs is because Python packages in /opt are added to PYTHonPATH environment variable BUT for ones in /usr, path does not exist in PYTHonPATH variable. The python-rospkg gets installed in /usr by default. So you just need following line in .bashrc to fix this:
发生此错误的原因是 /opt 中的 Python 包已添加到 PYTHonPATH 环境变量中，但对于 /usr 中的 Python 包，PYTHonPATH 变量中不存在路径。 默认情况下，python-rospkg 安装在 /usr 中。 所以你只需要 .bashrc 中的以下行来解决这个问题：
所以只需要在~/ .bashrc 中添加以下行来解决这个问题：
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/usr/lib/python2.7/dist-packages
然后再source，chmod，再运行build_ros.sh脚本，编译ROS节点成功
5.3 测试数据集依然选用euroc，把一个bag文件放到/home/qyz/catkin_ws/src/ORB-SLAM3/Datasets目录下
在 ROS 模式下，需要从 rosbag 里面发布数据，因此要从上述数据网站上下载相应的 rosbag 数据包。
在运行时，一个关键的设置是将 slam node 接收的 ros topic 和 rosbag 发布的 ros topic 匹配起来，也就是收、发双方的 ros topic 名字必须相同.
topic 名字的转化既可以在运行 slam node 时设置，格式为
rosrunoriginal_topic:=new_topic
也可以在 play rosbag 的时候设置，格式为
rosbag playoriginal_topic:=new_topic
可以用rosbag info xxx.bag查看一个bag文件包含的topic
由于我准备跑一个单目的demo，所以topic选/cma0或者/cam1应该都可以
第一步，启动一个终端，启动roscore
roscore
第二步，启动一个终端，运行ORB-SLAM3 package中的Mono节点，路径改成自己的
rosrun ORB_SLAM3 Mono Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Monocular/EuRoC.yaml
Mono后需要跟两个参数，第一个是ORB vocabulary，第二个xxx.yaml需要填数据集的相机参数文件。下载的源码里Examples/Monocular/路径下有
第三步，启动一个终端，播放bag
rosbag play /home/qyz/catkin_ws/src/ORB_SLAM3/Datasets/a1.bag /cam0/image_raw:=/camera/image_raw
