kinect2+orbslam学习记录

kinect2+orbslam学习记录

声明：仅供交流，如有错误请及时指出。

写在前面的话：

kinect是有1代，2代的区分的。分辨率不一样，其中在ubuntu的调用中，一代是通过openni来实现的，而二代是通过libfreenect2来实现的。

我使用的ubuntu的版本是14.04，ros的版本是indigo。想在ubuntu下利用好kinect2，就要安装一定的依赖库，包括libfreenect，iaikinect等。这里贴上明神的博客（.html）以及另一位的博客（）。需要注意的就是在安装opengl的时候，不要运行第三个命令行（sudo apt-get install libgl1-mesa-dri-lts-vivid）。原文是说运行不运行都可以，但是我在运行的时候，直接卸载了我的ubunutu系统，导致系统进不去，只能重装。
安装好之后，就可以运行

roslaunch kinect2_bridge kinect2_bridge.launch

来查看kinect的运行状态了。如果提示错误，类型好像是 is not a launch file什么的，具体的记不清了，是因为当前的终端环境变量并不包含catkin_workspace。只要将当前终端的环境变量对catkin进行添加就可以了，或者直接讲catkin添加到系统变量中。

echo "source /你的电脑路径/catkin_ws/devel/setup.bash" >> ~/.bashrc

source /你的电脑路径//catkin_ws/devel/setup.bash

运行kinect2_bridge链接kinect2之后，ros就可以发布kinect的话题了。在kinect2中，话题是这样的：

/kinect2/bond
/kinect2/hd/camera_info
/kinect2/hd/image_color
/kinect2/hd/image_color/compressed
/kinect2/hd/image_color_rect
/kinect2/hd/image_color_rect/compressed
/kinect2/hd/image_depth_rect
/kinect2/hd/image_depth_rect/compressed
/kinect2/hd/image_mono
/kinect2/hd/image_mono/compressed
/kinect2/hd/image_mono_rect
/kinect2/hd/image_mono_rect/compressed
/kinect2/hd/points
/kinect2/qhd/camera_info
/kinect2/qhd/image_color
/kinect2/qhd/image_color/compressed
/kinect2/qhd/image_color_rect
/kinect2/qhd/image_color_rect/compressed
/kinect2/qhd/image_depth_rect
/kinect2/qhd/image_depth_rect/compressed
/kinect2/qhd/image_mono
/kinect2/qhd/image_mono/compressed
/kinect2/qhd/image_mono_rect
/kinect2/qhd/image_mono_rect/compressed
/kinect2/qhd/points
/kinect2/sd/camera_info
/kinect2/sd/image_color_rect
/kinect2/sd/image_color_rect/compressed
/kinect2/sd/image_depth
/kinect2/sd/image_depth/compressed
/kinect2/sd/image_depth_rect
/kinect2/sd/image_depth_rect/compressed
/kinect2/sd/image_ir
/kinect2/sd/image_ir/compressed
/kinect2/sd/image_ir_rect
/kinect2/sd/image_ir_rect/compressed
/kinect2/sd/points
/rosout
/rosout_agg

这样一些依赖orbslam就可以接收这些话题，来进行处理了。
这里有kinect的数据是分成3类的，包括hd，qhd，sd。其中hd是原始分辨率，19201080，qhd是他的一般920540，sd是一半的一半。560*270。在处理的时候可以根据要求，来接收不同的话题。我的电脑是8个g的内存，在处理的时候，如果调用qhd的数据，处理速度就还行，hd的就有点慢了。但是数据质量还是不错的。