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写在前面：本文是在Ubuntu20.04系统上从零编译运行orb-slam3的全纪录，我相信即便是0基础的同学跟着本篇博客走下来以后也可以完美的让orb-slam3跑起来。本文包含从环境配置、安装依赖项、源代码获取到数据集下载、代码测试整个全链路打通的编译过程，是一个易于理解和跟随的指南，以确保用户能够成功构建和编译代码工程。

一、环境要求

作者是在Ubuntu20.04系统上编译成功的，其他版本不确定是否没问题。

1.安装git

查看git版本

git --version

若不显示版本号则证明系统没有安装git，使用如下命令安装

sudo apt install git

再次查看git版本号：

2.安装g++

查看g++版本

g++ --version

若报错则安装g++

sudo apt install g++

再次查看g++版本号

3.安装CMake

sudo apt install build-essential libssl-dev
wget https://github.com/Kitware/CMake/releases/download/v3.18.4/cmake-3.18.4.tar.gz
tar -zxvf cmake-3.18.4.tar.gz
cd cmake-3.18.4
./bootstrap
make
sudo make install

安装好后查看版本号，如如图所示则安装成功

4.安装vi编辑器

sudo apt-get remove vim-common
sudo apt-get install vim

至此orb-slam3的环境要求就满足，接下来进行源代码的下载。

二、源代码下载

将orb-slam3的源码保存在自己新建的文件夹中。

mkdir orb_slam3
cd orb_slam3
git clone https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3.git

如果你的电脑访问github有问题，可以尝试git换源，搜索一下就有一大堆解决方案。

三、依赖库下载

1.Eigen安装

#github 有个mirror,版本3.3.4 from 2017
git clone https://github.com/eigenteam/eigen-git-mirror#安装
cd eigen-git-mirror
mkdir build
cd build
cmake ..
sudo make install#安装后,头文件安装在/usr/local/include/eigen3/

2.Pangolin安装

安装Pangolin所需依赖
如果提示已经安装的跳过即可

sudo apt install libgl1-mesa-dev
sudo apt install libglew-dev
//sudo apt install cmake //注意以前装了就不需要安装了
sudo apt install libpython2.7-dev
//sudo apt install python-pip
//sudo python -mpip install numpy pyopengl Pillow pybind11
sudo apt install pkg-config
sudo apt install libegl1-mesa-dev libwayland-dev libxkbcommon-dev wayland-protocols
//sudo apt install ffmpeg libavcodec-dev libavutil-dev libavformat-dev libswscale-dev libavdevice-dev
//sudo apt install libdc1394-22-dev libraw1394-dev
//sudo apt install libjpeg-dev libpng-dev libtiff5-dev libopenexr-dev

安装Pangolin

# 默认git版本为0.6
git clone https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin/tree/v0.6.git    
cd Pangolin
mkdir build && cd build
cmake ..
make -j4
sudo make install

如果git进不去这个网址可以自己手动下载压缩包解压，然后进行编译安装，是一样的。
安装成功后进行测试。

cd examples/HelloPangolin
./HelloPangolin

若出现一个可以随意拖动的正方体，证明安装成功。

3.opencv安装

此处略过，网络上很多教程，因为我电脑本身就有opencv4.2所以直接跳过了这一步。
需要注意的是虽然opencv3/4都是可以的，但是在后面的整个项目的make过程中需要针对自己的opencv版本改一处地方，否则会报错，后面会提到。

4.安装Python & libssl-dev

sudo apt install libpython2.7-dev

sudo apt-get install libssl-dev

5.安装boost库

进入boost官网：https://www.boost.org/
我下载的是1.75版本

下载完毕解压后在文件夹中运行：

sudo ./bootstrap.sh
sudo ./b2 install

三、安装orb-slam3

在编译安装之前，修改一处地方，代码位置如下：
如果你这里的最后一个bool类型是false，请改成true，该bool类型是控制单目摄像头跑euroc数据集结果可视化的参数，如果为false会导致运行的时候无法可视化。

可以直接一步到位，但是容易出问题且不好找问题。

cd ORB_SLAM3
chmod +x build.sh
./build.sh

如果上述方法报错了建议按照下面的一步一步来，其实就是一个个子文件夹挨个编译安装，虽然麻烦但是容易定位问题。

cd Thirdparty/DBoW2
mkdir build
cd build
cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
makecd ../../g2oecho "Configuring and building Thirdparty/g2o ..."mkdir build
cd build
cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
makecd ../../../echo "Uncompress vocabulary ..."cd Vocabulary
tar -xf ORBvoc.txt.tar.gz
cd..echo "Configuring and building ORB_SLAM3 ..."mkdir build
cd build
cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
make -j4

注意，前面提到的opencv版本问题，如果make过程中报错

FATAL_ERROR OpenCV > 3.2 not found

在哪个文件夹的make过程中报错就去哪个文件夹中的CMakeLists文件里找下面的代码块：

这里的find_package需要改成自己的opencv版本，否则会报错。
编译完成后就可以下载数据集进行测试。

四、数据集下载及测试

1. 去官网（https://projects.asl.ethz.ch/datasets/doku.php?id=kmavvisualinertialdatasets）下载ASL格式的数据集，例如我这里下载的就是MH01的ASL格式数据集，下载后是一个压缩包，先放着。
2. 在orb-slam3工程目录下新建dataset文件夹，dataset文件夹下新建一个文件夹MH01，将刚下载的数据集解压后的mav0文件夹拖到MH01文件夹中即可。
3. 双击打开ORB-SLAM3源码中的脚本“euroc_examples.sh“，找到包含MH01的指令，如单目摄像头的快捷运行命令：

./Examples/Monocular/mono_euroc ./Vocabulary/ORBvoc.txt ./Examples/Monocular/EuRoC.yaml "$pathDatasetEuroc"/MH01 ./Examples/Monocular/EuRoC_TimeStamps/MH01.txt dataset-MH01_mono

将"$pathDatasetEuroc"修改为./dataset，修改后的命令如下：

./Examples/Monocular/mono_euroc ./Vocabulary/ORBvoc.txt ./Examples/Monocular/EuRoC.yaml ./dataset/MH01 ./Examples/Monocular/EuRoC_TimeStamps/MH01.txt dataset-MH01_mono

在terminal中运行如上命令，结果如下：

至此orb-slam3的编译运行便是成功了。