想要实现视觉导航，空间的三维模型是必须的。ORB_SLAM2就是一个非常有效的建立空间模型的算法。这个算法基于ORB特征点的识别，具有准确度高，运行效率高的特点。我们在原有算法的基础上进行了修改，增加了地图的保存和载入功能，使其更加适用于实际的应用场景。下面就介绍一下具体的使用方法。

注意：以下方法目前程序版本已经不再支持,小强用户已经完全替换为Galileo导航系统。导航系统文档 https://doc.bwbot.org/en/books-online/galileo-servicebot-doc/

注意：由于小强的ORB_SLAM2版本已经升级到伽利略版本，所以运行时会检测是否有有效的证书。默认发货时小强是配置好证书的。如果没有证书也可以联系客服免费获取。如果你不是小强用户，那么下面的教程无法执行。

准备工作

在启动ORB_SLAM2之前，请先确认小强的摄像头工作正常。
ORB_SLAM2建图过程中需要移动小车，移动小车过程中ORB_SLAM2的运行状态不方便显示(ssh方式比较卡顿，也不可能拖着显示器)，因此请先安装好小强图传遥控windows客户端。

启动ORB_SLAM2

ssh方式进入小强，执行以下指令

roslaunch orb_slam2 map.launch

开始建立环境三维模型

打开小强图传遥控windows客户端，点击“未连接“按钮连接小强。在图传窗口右键打开”原始图像“和”ORB_SLAM2的特征点图像“

上图中，左侧图像是摄像头原始彩色图像，右侧是ORB_SLAM2处理后的黑白图像。当前ORB_SLAM2还没有初始化成功，所以黑白图像没有特征点。
按住”w”键开始遥控小强往前缓慢移动，使ORB_SLAM2初始化成功，即黑白图像开始出现红绿色特征点

现在就可以开始遥控小强对周围环境建图，遥控过程中需要保证黑白图像一直存在红绿色特征点，不存在则说明视觉lost了，需要遥控小强退回到上次没lost的地方找回视觉位置。

使用rviz查看建图效果

在机器人上打开rviz

rviz

打开/home/xiaoqiang/Documents/ros/src/ORB_SLAM/Data/rivz.rviz配置文件

有些系统可能无法如此打开，可以先把文件复制到本地，然后再在本地打开

如下图所示，红黑色点是建立的三维模型（稀疏特征点云），蓝色方框是keyframe可以表示小强轨迹

保存地图

当地图建立的范围满足自己要求后，在虚拟机新开一个命令窗口，输入下列命令保存地图

rosrun orb_slam2 save_map.py map1

地图文件会被保存进用户主目录的slamdb文件夹内。

地图的载入

保存地图之后可以再次载入ORB_SLAM2程序中。地图载入后程序可以非常迅速的定位出摄像头的具体位置。这样就可以开发出基于视觉定位的导航算法了。
载入地图的方式也非常简单。

运行

rosparam set /galileo/galileo_map map1
roslaunch orb_slam2 run.launch

此处的run.launch实际上就是把LoadMap 设置成1.

地图的后期处理

在建立地图之后，想要使用这个地图进行导航，还需要对地图文件做进一步的操作。比如创建导航的线路，标记导航路径的行走方式等等。

对于小强用户可以直接使用导航客户端进行地图处理。详情可参见 导航系统文档

常见问题

Q: 可不可以不使用IMU
A: 小强的ORB_SLAM2是经过修改的版本，增加了IMU的融合。如果不想使用IMU可以在setting.yaml里面设置UseImu为0.

Q: 小强的标定文件在什么地方
A: 小强的标定文件，2018.6之后发货的，位于usb_cam包launch文件夹下ov2610.yaml。之前发货的位于ORB_SLAM2包内的setting.yaml，setting4.yaml 和setting5.yaml分别是map.launch和run.launch使用的。

Q: 小强的摄像头很不清晰
A: 可能是摄像头的镜头被碰到了导致没有聚焦。可以转动摄像头镜头，调整到图像清晰的位置。注意调整过之后摄像头参数需要重新标定。标定方法可以参见如何标定单目摄像头

小强主页
返回目录