尝试在一个嵌入式环境上开发基于视觉的定位算法，也就是视觉里程计。嵌入式的软硬件环境计算能力无限，架构不同，所以部署很多支流算法有点艰难，如ORB-SLAM系列，DSO系列，VINS-Fusion系列。

板子是夕阳x3，大略500块钱，操作系统Ubuntu20。接入摄像头跑了一下官网指标检测sample，实时性勉强，算是个入门级的板子。

我首先尝试的是VINS和DSO两个框架，发现编译VINS的时候间接CPU占满卡死，无论cmake指令加-j并行编译还是创立替换内存，依然卡死，于是尝试部署DSO，DSO通过替换内存艰巨地编译胜利了，然而运行官网数据集时处理速度极慢，大概2-3秒一帧，CPU还是满载，感觉优化空间太大，遂放弃。

原本想要么本人拼装一个轻量的框架，然而工夫紧迫不想造轮子了，就持续调研更轻量的框架，而后发现了LVT。

论文：Lightweight Visual Odometry for Autonomous Mobile Robots
github：https://github.com/SAR-Research-Lab/lvt

我的项目绝对冷门，但也有大量的援用和改良。反对双目和RGBD相机输出。

最次要的是该工作能在树莓派3上运行，单帧解决工夫不到200ms，体量和内存都极小，而且精度尚可，官网数据集验证超过了LIBVISO2，靠近支流VSLAM零碎。我的项目在Ubuntu和Windows上胜利构建，我感觉这可能是非常适合我的需要的框架，上面打算在它的根底上开发。

我想在本人的win11上做开发，借助vcpkg能够极大简化依赖的装置，值得致力一下。

应用vcpkg装置依赖

我想用最新的opencv4和CUDA，所以我先对照本人显卡，装置了CUDA11。此处不赘述。

而后下载vcpkg，略微学习一下应用，参考：https://blog.csdn.net/cjmqas/article/details/79282847

为了避免vcpkg下载依赖时网络引起的乌七八糟问题，把梯子挂上。

而后通过vcpkg一键装置opencv4（contrib，带CUDA），g2o和pangolin。装置g2o时会主动装置eigen3。vcpkg会主动下载这些依赖，编译，实现装置。速度比较慢，要急躁期待。

实现后应用.\vcpkg.exe integrate install集成到全局，让任何VS工程里能找到这些依赖。

最初，把vcpkg装置的地位全副加到环境变量里去，让cmake可能从这里找包，省得配置来配置去。

用.\vcpkg.exe list查看已装置的依赖，发现我的环境具体是：

  • opencv v4.7
  • eigen3
  • g2o (2020)
  • pangolin v0.8

cmake生成解决方案+VS2019生成

clone下来lvt的代码，建一个build文件夹，进去后cmake..生成VS的解决方案。

能够看到须要的依赖都找到了，不过我应用的opencv和g2o都是新版本的，所以还要批改一下源码。

关上build里生成的lvt.sln。间接生成的话，必定会有opencv相干的报错，因为我用的是opencv4，所以要去源码里把找不到定义的变量名批改一下，不多。

另外还有g2o新版本里的求解器的用法变了，要应用unique_ptr。参考该同学的博客：https://blog.csdn.net/robinhjwy/article/details/78084210 对照着批改了一下。

右击ALL_BUILD -> 生成，把可执行我的项目全副生成。

如果要可视化展现，确保CMakeLists.txt里把pangolin编译的选项置为“ON”，而后生成。我尝试了开启，然而Pangolin报了一堆gl.h未声明符号的错，我查了半天不明确起因，有的说没有引入opengl32.lib，有的间接用旧版本v0.5，我这里就先敞开pangolin的编译。

生成胜利。

指标视图如下。lvt生成库，三个example生成对应数据集的测试程序。经VS生成后，会发现在三个example目录下/debug中生成了可执行程序。

KITTI数据集测试

下载KITTI odometry数据集，应用sequences/00测试。

报错1：
短少opencv xfeatures2d4d.dll终止运行。

  • 解决：关上可执行程序所在的文件夹发现的确没有该动静库，起因不明。我在VS里由debug模式改成release模式从新生成，发现xfeatures2d4d.dll等加载到可执行程序所在目录了，该报错解决。

报错2：
Can't open file: 'calib/00.yml' in read mode

  • 解决：察看一下就会发现，因为我在VS里生成我的项目，可执行程序会被输入到/debug或/release文件夹里，而kitti_example.cpp的main函数是从以后门路下读取标定文件，所以把读取门路的代码批改一下就好。

将kitti example设为启动我的项目，依据main函数里的定义，在我的项目属性页填写参数。我写的是绝对路径，同时留神其它文件的读取门路是否正确，可能须要批改一下。

开始运行。因为没有开启可视化，所以终端只打印了解决的帧数。lvt内有获取以后地位的接口，我调用了一下在终端里打印出以后地位。

执行后果：

在我的PC上，均匀一帧解决工夫0.015s，也就是约66FPS，速度还是十分快的。

用evo绘制轨迹，只展现仰视角

evo_traj kitti 00.txt -p --plot_mode=xz

后果：