ORB-SLAM3-Test/Workspace/README.md

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# ORB-SLAM3 -UESTC使用说明
## 一、基本操作
### 1.1 代码的编译
```shell
# 如果没有build文件夹则创建build文件夹
mkdir build
cd build
# 该命令会在当前目录的上级目录中查找CMakeLists.txt文件并使用CMake生成Makefile。CMAKE_BUILD_TYPE指定编译的模式这里指定为# Release表示编译优化版本以提高代码的性能
cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
# 该命令会使用Makefile编译和构建代码。Makefile是由CMake生成的它包含了编译和构建代码所需的所有信息。在运行make命令后它会# # 编译和构建代码,并在当前目录生成可执行文件或库文件
# make -j4 命令用于在Linux或Unix系统上使用多个线程同时编译代码
make
```
### 1.2 代码的运行
实际上是执行Examples目录下的mono_euroc_cap程序并提供两个参数信息分别为ORBvoc.txt和cam2.yaml。
ORBvoc是ORB-SLA-M2中使用的词汇表vocabulary也称为字典。ORB-SLAM2是一种基于特征点的实时单目SLAM算法用于在机器人或无人机等设备上进行实时定位和建图。ORBvoc词汇表包含了一组视觉特征点的描述符用于对图像进行特征点匹配和建图。在ORB-SLAM2中ORB-voc词汇表用于实现回环检测和重定位以提高定位和建图的准确性和鲁棒性。ORBvoc词汇表是通过使用一些大规模的数据集如TUM、KITTI等进行训练得到的可以通过下载预训练的ORBvoc词汇表来加速ORB-SLAM2的使用。
cam.yaml是摄像头的标定信息。
```shell
# 原版
# 运行可执行程序 mono_euroc_cap 参数0为ORBvoc.txt 参数1为./Examples/Monocular/cam2.yaml
./Examples/Monocular/mono_euroc_cap ./Vocabulary/ORBvoc.txt ./Examples/Monocular/cam2.yaml
# zhanli整理版
./Application/mono_euroc_cap ./Vocabulary/ORBvoc.txt ./Application/cam2.yaml
```