VR에서의 SLAM

• Head Tracking을 하기 위해서는 VO, SLAM이 필요하다.
• GearVR이나 Daydream 같은 경우엔 자이로센서와 가속도 센서로 3DoF만 구현했기 때문에 SLAM이 필요 없는데,
• Oculus나 Vive 같은 경우엔 6DoF를 필요로 하기 때문에 SLAM을 필요로 한다.

ORB_SLAM

• ORB SLAM 은 Feature Detecting을 ORB를 통해서 찾고 Feature Matching을 해서 Trajectory를 찾는다.
• 

ORB SLAM repo

• github link

Build

• dependency
  • opencv install
  • 여기서 opencv는 3.4 버전으로 설치했다.
  • Pangolin link
  • libeigen3-dev, libgtk2.0-dev 를 설치해 준다.
• build
  • C++11대신에 C++14를 사용하기 위해서 아래의 명령 실행
    • sed -i ‘s/++11/++14/g’ CMakeLists.txt
  • CMakeList.txt 에서 아래와 같이 수정
    • find_package(Eigen3 3.3.7 REQUIRED NO_MODULE)
  • 코드 버그 수정
    • include/LoopClosing.h

    
      -Eigen::aligned_allocator<std::pair<const KeyFrame*, g2o::Sim3> > > KeyFrameAndPose;
      +Eigen::aligned_allocator<std::pair<KeyFrame* const, g2o::Sim3> > > KeyFrameAndPose;
      

    • include/System.h 에 아래의 include 추가

    
      +#include 
      +#include 
      +#include 
      </code></pre>
    

  • 빌드 실행

    
      cd ORB_SLAM2
      chmod +x build.sh
      ./build.sh
      

Run

• https://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/download 여기서 dataset을 다운로드 받고
• ./Examples/Monocular/mono_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Monocular/TUMX.yaml PATH_TO_SEQUENCE_FOLDER 이런식을 실행하면 동작함.

Profile

• Raspberry Pi 4에서 Mono로 돌렸을 때 몇 frame이 나오는지 궁금하다.
• ORB SLAM의 경우엔 연산량이 많아서 무겁다고 해서 VO정도의 기능이 있는 SVO와 비교해 보고 싶다.