RGBD-SLAM V2的学习和测试
rgbd-slam一度被称为最稳定有效的SLAM系统；设计最初是利用SIFT特征进行特征的提取，比较耗时，现在随着ORB等二值化特征的广泛应用，已经可以摆脱GPU的加速，这篇博客我主要简单介绍一下如何在实时的场景进行三维重建、以及利用数据集进行测试算法的效果；
需要说明的是我的系统：Ubuntu 14.04+ROS indigo+华硕 Xtion pro live
预备的一些工具包：
opencv 2.4.13的安装（其他版本也可以）
可以根据网上的一些教程进行安装；
ros indigo的安装配置
一、下载安装rgbdslam
可以参考这里原作者提供的 使用说明
从头开始安装：（如果是ros其他的版本可以把indigo改成对应的版本）
#Prepare Workspace
source /opt/ros/indigo/setup.bash
mkdir -p ~/rgbdslam_catkin_ws/src
cd ~/rgbdslam_catkin_ws/src
catkin_init_workspace
cd ~/rgbdslam_catkin_ws/
catkin_make
source devel/setup.bash
#Get RGBDSLAM
cd ~/rgbdslam_catkin_ws/src
wget -q http://github.com/felixendres/rgbdslam_v2/archive/indigo.zip
unzip -q indigo.zip
cd ~/rgbdslam_catkin_ws/
#Install
rosdep update
rosdep install rgbdslam
catkin_make如果一些都顺利，就接着往下进行（中间可能会有少许卡顿，没关系，等他编译完成就行了）；
二、利用深度相机进行rgbdslam的测试；
首先：
sudo apt-get install ros-indigo-openni-camera
sudo apt-get install ros-indigo-openni-launch然后更改几个变量（如果下载的rgbdslam的源码里面就改过了就不用管）
1 修改 ~/rgbdslam_catkin_ws/src/rgbdslam_v2-indigo/CMakeLists.txt
将第5行的设置改成 set(USE_SIFT_GPU 0)
2 修改 launch文件。
1 ~/rgbdslam_catkin_ws/src/rgbdslam_v2-indigo/launch/rgbdslam.launch文件中12、13行的value值设置为ORB。
<param name="config/feature_detector_type" value="ORB"/>
<param name="config/feature_extractor_type" value="ORB"/>
2 ~/rgbdslam_catkin_ws/src/rgbdslam_v2-indigo/launch/openni+rgbdslam.launch，同样将该文件内的13、14行的value值设置为ORB。开始测试：
roscore再打开一个终端，运行：
roslaunch rgbdslam openni+rgbdslam.launch出现这个：
接着：在弹出的RGBDSLAM窗口中按“空格键”或“回车”开始；
这个过程中因为涉及到会调用usb的相机，可能会有一些小问题，我在第一次使用的过程中就遇到几个小问题：
1、显示无法进入端口被占用
原因是我翻墙的时候把host改了，后来恢复了一下就ok了；
2、还有就是：
$roslaunch openni_launch openni.launch的时候显示能识别到设备，但是出现“Reason: USB interface is not supported!”；后来我百度了下原因是没有设置USB接口。
执行$sudo gedit /etc/openni/GlobalDefaults.ini。
找到内容为“；UsbInterface=2”这一行，直接将这行更改为”UsbInterface=0“
三、在数据集上进行测试
1、下载数据集（ROS.bag格式的数据 ）：
http://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/download#freiburg1_xyz
然后将下载好的.bag文件存放到/home/pan/rgbdslam_catkin_ws/src/rgbdslam_v2-indigo/test里面，这是我存放的路径，也可以放在其他地方；
2、首先跟前面一样，需要更改一下：
CMakeLists.txt和launch里面rgbdslam.launch和openni+rgbdslam.launch里面的描述符；
另外要把openni+rgbdslam.launch中的
<!--利用深度相机收集的图像进行测试 -->
<param name="config/topic_image_mono" value="/camera/rgb/image_color"/>
<param name="config/topic_image_depth" value="/camera/depth_registered/sw_registered/image_rect_raw"/>改成数据集的路径（具体数据集的路径查看方法后面讲）；
（大部分都是一样的，我的路径是）
<param name="config/topic_image_mono" value="/camera/rgb/image_color"/>
<param name="config/topic_image_depth" value="/camera/depth/image "/>3、打开终端（先拔掉深度相机）：
roscore重新打开终端：
rosbag play test/rgbd_dataset_freiburg1_xyz.bag（根据自己存放的数据集的名字）打开第三个终端：
roslaunch rgbdslam rgbdslam.launch如果UI界面不能显示数据集，则返回上一个终端再次
rosbag play test/rgbd_dataset_freiburg1_xyz.bag这时候就可以看到系统在工作了；
还有一个问题就是查看自己的数据集路径；
在新开的终端里面输入 rostopic info（然后双击TAB健）就能看到自己的数据集的路径；