ubuntu 20.04配置Elasticfusion及问题解决（Kinect V2实测数据、TUM数据）

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文本详细描述了在Ubuntu系统上安装和配置ElasticFusion、Pangolin、OpenCV、libfreenect2、OpenNI2等软件的过程，并在Kinect V2和TUM离线数据集上进行了测试。安装过程中需要配置依赖项，包括NVIDIA显卡驱动、CUDA、libfreenect2、OpenCV、Python、Boost、Zlib等。文本还描述了在ElasticFusion主体部分（Core、GPUTest、GUI）的编译和执行过程。用户在测试过程中遇到了多个错误，如gcc版本过高、GPU不支持、Catch2库找不到、OpenGL问题、pthread函数错误以及std库错误，并通过调整gcc版本、配置GPU信息、安装Catch2、设置OpenGL偏好、添加头文件和调整C++标准等方法解决了这些问题。此外，文本还描述了在Kinect V2和TUM离线数据集上的测试过程，用户在使用ElasticFusion处理实时数据时遇到了效果不佳的问题，尤其是在扫描复杂场景时遇到了很多问题。文本还提到了TUM数据集的下载、预处理和使用ElasticFusion运行数据的结果，并计划后续进行误差测评。

测试数据集与Kinect V2实时数据已实现有效对接，在多台电脑上进行了测试，问题分析较为完善。Tips：编译过程中请认真阅读readme文件，检查是否有遗漏之处，通常能够解决大部分问题。

源码

参考

参考文献

ubuntu 20.04/16.04配置Elasticfusion及问题解决

一

1.1

1.2

1.3

1.4

1.5

1.6

1.7

二、Elasticfusion 主体
- 2.1 编译Core
- 2.2 编译GPUTest
- 2.3 编译GUI
- 2.4 执行及效果
三、遇到的 Error
- 3.1 error：该种方式仅适用于gcc版本8.x及以下，后续版本将不再兼容。
  - 3.2 error：您的NVIDIA GeForce GTX 1060 6GB GPU未被ICP Step数据库收录，建议先添加该设备。
  - 3.3 error：检测到构建测试时需要Catch2库，但该库未被正确配置。
  - 3.4 error：OpenGL支持多线程渲染，需明确配置。
  - 3.5 error：发现无法调用pthread_detach和pthread_create函数，这可能与线程管理配置有关。
  - 3.6 error：发现类型decay_t未被std库包含，这可能与C++标准库的版本不兼容有关。

Kinect V2

4.2 TUM离线数据
* 4.2.1 安装依赖项及数据包
* 4.2.2 TUM数据的下载和预处理过程
* 4.2.3 数据格式转换操作，具体为png_to_klg类型
* 4.2.4 通过Elasticfusion平台执行TUM数据的分析和处理
* 4.2.5 误差评估过程

在Ubuntu16.04和20.04都配了一遍，问题总结梳理。
友情提示，一定注意

必须是基于NVIDIA架构的显卡。CUDA的运行依赖于NVIDIA架构的显卡，而采用AMD架构的显卡，其配置环境在运行ElasticFusion时会遇到重大问题。必须配备10系列或更高版本的显卡，否则无法正常运行Elasticfusion。

一、安装依赖项

1.1 Ubuntu 系统

首先是Ubuntu系统，这个不必多说。
我是从16.04最近才升级到了20.04，真香。

1.2 NVIDIA 驱动及 cuda

先确认下自己是够安装了NVIDIA驱动及其版本。

我之前是装过NVIDIA驱动的，可能因为

在Ubuntu 20.04系统中，用户可能遇到无法找到NVIDIA相关命令的问题。这通常是因为系统版本或驱动程序配置问题导致的。建议用户检查并安装NVIDIA显卡驱动程序，以确保图形界面中的显卡被正确识别。如果问题依旧存在，可以尝试更新系统至最新版本，或者重新安装NVIDIA驱动程序。遇到此类问题时，用户可以参考官方文档或社区资源获取详细解决方案。

1.3 更新大法

复制代码

    sudo apt-get update  
    sudo apt-get upgrade

1.4 安装依赖包

复制代码

    sudo apt-get install cmake cmake-qt-gui git build-essential libusb-1.0-0-dev libudev-dev 
    sudo apt-get install freeglut3-dev libglew-dev libsuitesparse-dev libeigen3-dev 
    sudo apt-get install zlib1g-dev libjpeg-dev doxygen graphviz

1.5 安装 Pangolin

源码：https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin

复制代码

    git clone https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin.git
    cd Pangolin
    mkdir build && cd build
    cmake ..
    make -j4
    sudo make install
    sudo ldconfig
    #测试
    ctest
    
    cd ../.. #文件夹回退两层

在另一台电脑上，我采用了旧版本代码库https://github.com/zzx2GH/Pangolin，但无论怎么操作都会出现错误信息。经过搜索，发现许多用户也遇到了类似问题，最终我发现更换回旧版本代码库就可以解决问题。

1.6 安装 Openjdk

Elasticfusion 源码的 readme 文件中对依赖项的版本说明较低，因此我选择了更高版本的 openjdk8，但可能会出现版本不兼容的问题。后来改用 openjdk7，经过测试，openjdk7 与其他依赖项的兼容性较好。

复制代码

    sudo apt install openjdk-8-jdk-headless
    java -version

1.7 安装 OpenNi2

在编译过程中，直接下载的源码必须配置必要的变量；一个非常便捷的安装途径是《Ubuntu16.04安装OpenNI2（最简单）》。

复制代码

    #安装依赖项
    sudo apt-get install -y g++ python libusb-1.0-0-dev freeglut3-dev doxygen graphviz
    sudo apt-get install libudev-dev
    #安装openni2
    sudo apt-cache search openni2
    sudo apt-get install libopenni2-dev
    #测试是否安装成功及版本
    pkg-config --modversion libopenni2

二、Elasticfusion 主体

2.1 编译Core

复制代码

    cd Core
    mkdir build && cd build
    cmake ../src
    make -j4
    cd ../..  #文件夹回退两层

2.2 编译GPUTest

复制代码

    cd GPUTest
    mkdir build && cd build
    cmake ../src
    make -j4
    cd ../..  #文件夹回退两层

2.3 编译GUI

复制代码

    cd GUI
    mkdir build && cd build
    cmake ../src
    make -j4
    cd ../..  #文件夹回退两层

2.4 执行及效果

演示离线数据集下载

进入到 GUI/build 下，执行

复制代码

     ./ElasticFusion -l dyson_lab.klg

效果如下图所示，可在左侧导航栏中切换需要的表现形式。

三、遇到的 Error

3.1错误提示：不可用的GNU版本！版本号大于8的GCC版本因不支持而被排除。

问题：gcc版本号过高，建议安装主版本信息为8及以下的软件。迁移：g++同样适用，只需将下面步骤中的gcc替换为g++即可。

复制代码

    #1.安装依赖项
    sudo apt-get install build-essential
    
    #2.安装gcc-8
    sudo apt-get install gcc-8
    #（因为不想安装太低的版本，就可着边缘装了8，如果想安装更低版本的，甚至是主版本为4或者5的，只需要把数字改一下即可）
    
    #3.查看当前gcc版本
    gcc -v
    # 还是gcc version 9.3.0 (Ubuntu 9.3.0-17ubuntu1~20.04)，所以得切换一下【下面有截图】。
    
    #4.查看已安装的gcc版本
    ls /usr/bin/gcc*
    # gcc -8已经安装成功【截图可知】
    
    #5.手动设置两个版本的优先级并选择
    sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-8 50
    sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-9 40
    sudo update-alternatives --config gcc
    # 直接enter了，也可以选数字。已改为默认gcc-8版本【截图可知】
    
    再次使用gcc -v查看当前gcc版本，发现已经变成了gcc version 8.4.0 (Ubuntu 8.4.0-3ubuntu2)

此时继续make -j4 编译，成功。

您的显卡型号“NVIDIA GeForce GTX 1060 6GB”未被包含在ICP Step性能数据库中，请确保将其添加到数据库中。

Your GPU of type NVIDIA GeForce GTX 1060 6GB isn’t present in the ICP Step database; please make sure it’s added to the database.
Your GPU of type NVIDIA GeForce GTX 1060 6GB isn’t present in the RGB Step database; please ensure it’s included.
Your GPU of type NVIDIA GeForce GTX 1060 6GB isn’t present in the RGB Res database; please make sure it’s added.
Your GPU of type NVIDIA GeForce GTX 1060 6GB isn’t present in the SO3 Step database; please ensure it’s included.

在处理数据过程中，未充分利用本机显卡。虽然不影响S程序主体运行，但这些提示令人感到不满，必须找出问题所在。在GUI/build目录中运行./GUITest，以获取电脑相关信息。将这些信息复制至/Core/src/Utils/GPUConfig.h，完成显卡配置。

3.3 Pangolin error：Building Tests requested, but Catch2 library not found.

在工程项目的CMake列表文件中，定位并更改为find_package(Catch2 REQUIRED)。

需要注意的是，这里的配置文件路径为Catch2Config.cmake.in，而非Catch2Config.cmake。因此，在执行命令cmake .. -DMAKE_PREFIX_PATH=/home/dell/Downloads/Catch2-2.13.7/CMake/Catch2Config.cmake.in后，仍然出现错误。建议尝试重新编译源码并安装Catch2。

复制代码

    #Catch2
    cd Catch2-2.13.7
    mkdir build && cd build
    cmake ..
    make
    sudo make install

3.4 error：OpenGL有两个，需要指定

在 CMakeLists.txt 添加

复制代码

    if (POLICY CMP0072)
      set(OpenGL_GL_PREFERENCE LEGACY)
    endif()

3.5 error：undefined reference to ‘pthread_detach’/‘pthread_create’

头文件添加 #include "pthread.h"

3.6 error：‘decay_t’ is not a member of ‘std’;

在 CMakeLists.txt 添加 set(CMAKE_CXX_STANDARD 14)

四、实采数据测试

4.1 实时数据【Kinect V2】

4.1.1 准备工作——配置openni2和libfreenect2

libfreenect2之前已经配置过，并且获取过数据。
ElasticFusion编译成功后运行测试数据集未发现问题，但在GUI/build目录中运行ElasticFusion程序时出现错误提示，于是开始排查问题。

复制代码

    Creating live capture... failed！
    DeviceOpen using default：no devices found！

对可能出问题最多的几个地方进行了测试，包括pangolin、libfreenect2、openni2。测试顺序依次为pangolin、libfreenect2、openni2。其中，pangolin运行正常；libfreenect2运行Protonect测试，窗口显示正常；而openni2在测试NiViewer时出现错误，与运行ElasticFusion时的错误相同。

复制代码

    openDevice failed：
    	DeviceOpen using default：no devices found！
    
    press any key to continue...

为了确认openni2的安装状态（使用的是他人的电脑，之前尝试过多个slam框架，安装依赖项时都较为顺利，这次想再次确认安装情况）

复制代码

    #安装依赖项
     sudo apt-get install git g++ python libusb-1.0-0-dev libudev-dev openjdk-8-jdk freeglut3-dev graphviz doxygen
    #下载源码
    git clone https://github.com/occipital/OpenNI2
    cd OpenNI2
    make
    sudo make install 
    #测试

请注意，ElasticFusion平台基于openni2框架实现，而kinect2系列设备则通过libfreenect2框架进行驱动。在编译过程中，需要对openni2平台和libfreenect2框架进行相应的配置设置。

重新编译libfreenect2

复制代码

    cd libfreenect2 
    mkdir build && cd build
    cmake .. -DBUILD_OPENNI2_DRIVER=ON 
    make
    sudo make install
    sudo cp ../platform/linux/udev/90-kinect2.rules /etc/udev/rules.d/

验证Protonect程序的可执行性，观察其运行状态。在libfreenect2的构建目录./build/lib中，确保将两个动态链接库文件libfreenect2-openni2.so和libfreenect2-openni2.so.0复制至指定路径OpenNi2/Bin/x64-Release/OpenNi2/Drivers下。随后，在OpenNi2的Bin文件夹中，执行可执行文件./Bin/x64-Release/NiViewer，观察其运行结果。整个操作过程中，确保所有复制和执行步骤均已完成，最终观察到成功显示图像窗口的状态。

当设备无法定位时，建议在 libfreenect2/build 目录内运行相应的命令序列，以启动摄像头窗口。

复制代码

    sudo apt-get install openni2-utils
    sudo make install openni2
    NiViewer

重新编译openni2和libfreenect2完成后，同时需要重新编译ElasticFusion，并相应地，需要重新执行第二部分的流程。然而，随后又出现了新的问题，具体报错信息如下。

复制代码

    OpenNI2Interface::OpenNI2Interface(int, int, int): Assertion `findMode(width, height, fps) && "Sorry, mode not supported!"‘ failed.

我检查了OpenNI2Interface.cpp文件，未发现相关问题。查阅后得知，解决方法是将MainController.cpp第37行的Resolution::getInstance(640, 480)改为Resolution::getInstance(512, 424)。

4.1.2 使用Elasticfusion运行实时数据

在 ElasticFusion/GUI/build 目录下，执行./ElasticFusion 即可，即可完成生成 .ply 文件和 .freiburg 文件的任务。这些文件将自动地被保存在 ElasticFusion/GUI/build/CMakeFiles 目录中。

我使用手持式设备进行扫描，但效果却不尽如人意。我尝试在一个由两间完全打通的房间构成的复杂场景中进行扫描，经过一上午的持续扫描，特别是在拐角、竖梁和半隔断等复杂结构处，扫描结果出现了严重的混乱，许多扫描点未能准确匹配，甚至出现横七倒八的现象。为了提高扫描质量，我已尽力以等距、慢速的方式扫描墙面。但目前尚不清楚具体的测试方法，是使用固定支架、机器人或小型移动设备进行操作？如果有相关经验或建议，恳请您不吝赐教！

4.2 TUM离线数据

4.2.1 安装依赖项及数据包

需要CMake、Boost、zlib、libjpeg、OpenCV，及numpy（Python包）

复制代码

    sudo apt-get install g++ cmake cmake-gui libboost-all-dev build-essential

OpenCV：访问https://opencv.org/releases/，根据需求选择版本下载后进行编译安装。也可通过命令行方式安装。numpy：通过sudo pip安装numpy，具体安装路径和包管理可参考官方文档。

4.2.2 TUM数据下载及预处理

TUM数据集的下载页面

我成功获取了“freiburg2_desk”和“freiburg2_pioneer_slam2”两个场景数据集。每个数据集都附有详细的说明文档，建议根据个人需求下载。

数据转换 png_to_klg可从GitHub仓库 https://github.com/HTLife/png_to_klg 获得。操作步骤包括：将associate.py文件复制至数据集文件夹，并将深度数据与对应的RGB数据配对生成associations.txt文件。代码示例如下：

复制代码

    ./associate.py depth.txt rgb.txt  > associations.txt

说明：这里默认使用Python2，如果需要运行Python3，则需要进行一些调整和配置。为了简化操作，我选择运行Python2环境，同时确保安装路径正确，避免出现无法加载的问题。

4.2.3 数据格式转换（png_to_klg）

复制代码

    cd png_to_klg
    mkdir build && cd build
    cmake ..
    make 
    ./pngtoklg -w '/数据集存储路径/' -o '/生成的.klg文件存储路径' -t #生成.klg文件

4.2.4 使用Elasticfusion运行TUM数据结果

复制代码

    cd Elasticfusion/GUI/build  
    ./ElasticFusion -l (path to 生成的.klg文件)

4.2.5 误差测评

【未完待续】

TUM数据集平台： https://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/tools
可访问的评估工具下载页面：evo早先版，基于ROS构建框架
可访问的评估工具下载页面：https://svncvpr.in.tum.de/cvpr-ros-pkg/trunk/rgbd_benchmark/rgbd_benchmark_tools/src/rgbd_benchmark_tools/

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1.3 更新大法

1.4 安装依赖包

1.5 安装 Pangolin

1.6 安装 Openjdk

1.7 安装 OpenNi2

二、Elasticfusion 主体

2.1 编译Core

2.2 编译GPUTest

2.3 编译GUI

2.4 执行及效果

三、遇到的 Error

3.1错误提示：不可用的GNU版本！版本号大于8的GCC版本因不支持而被排除。

3.3 Pangolin error：Building Tests requested, but Catch2 library not found.

3.4 error：OpenGL有两个，需要指定

3.5 error：undefined reference to ‘pthread_detach’/‘pthread_create’

3.6 error：‘decay_t’ is not a member of ‘std’;

四、实采数据测试

4.1 实时数据【Kinect V2】

4.1.1 准备工作——配置openni2和libfreenect2

4.1.2 使用Elasticfusion运行实时数据

4.2 TUM离线数据

4.2.1 安装依赖项及数据包

4.2.2 TUM数据下载及预处理

4.2.3 数据格式转换（png_to_klg）

4.2.4 使用Elasticfusion运行TUM数据结果

4.2.5 误差测评

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