ORB-SLAM2学习笔记2之TUM开源数据运行ORB-SLAM2生成轨迹并用evo工具评估轨迹

**ORB-SLAM2学习笔记2**

在前一篇笔记中，我们已经成功地安装了ORB-SLAM2，并且能够使用它来进行SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）的任务。在本篇笔记中，我们将使用TUM开源数据集来运行ORB-SLAM2，生成轨迹，并用evo工具评估轨迹。

**准备工作**

首先，我们需要下载TUM开源数据集。TUM数据集包含了多个场景，每个场景都有相应的图像序列和地理坐标信息。我们将使用`ORB-SLAM2`来处理这些图像序列，并生成轨迹。

bash# 下载TUM开源数据集wget  />

**运行ORB-SLAM2**

接下来，我们需要修改`ORB-SLAM2`的配置文件，指向我们下载的TUM数据集。我们可以使用以下命令来修改配置文件：

bash# 修改配置文件sed -i 's/sequence_path = .*/sequence_path = ./g' ORB_SLAM2/config.txt

然后，我们可以使用以下命令来运行`ORB-SLAM2`：

bash# 运行ORB-SLAM2./ORBSlam2.bin --dataset_path ./rgbd_dataset_freiburg1_360x240/ --config_file config.txt

**生成轨迹**

在上面的命令中，我们使用了`--dataset_path`选项来指向TUM数据集，使用了`--config_file`选项来指定配置文件。`ORB-SLAM2`将会自动地读取图像序列，并生成轨迹。

**评估轨迹**

最后，我们需要用evo工具来评估轨迹。我们可以使用以下命令来评估轨迹：

bash#评估轨迹evo -t ./rgbd_dataset_freiburg1_360x240/ --gt_path ./rgbd_dataset_freiburg1_360x240/

在上面的命令中，我们使用了`-t`选项来指定图像序列路径，使用了`--gt_path`选项来指定地理坐标信息。

**总结**

在本篇笔记中，我们成功地运行了ORB-SLAM2，并且能够生成轨迹并用evo工具评估轨迹。我们可以使用TUM开源数据集来进行SLAM任务，生成轨迹，并评估轨迹的准确性。

**参考**

* ORB-SLAM2： TUM开源数据集： />* evo工具： />
本篇笔记中，我们使用了以下命令来运行ORB-SLAM2和评估轨迹：

bash# 运行ORB-SLAM2./ORBSlam2.bin --dataset_path ./rgbd_dataset_freiburg1_360x240/ --config_file config.txt#评估轨迹evo -t ./rgbd_dataset_freiburg1_360x240/ --gt_path ./rgbd_dataset_freiburg1_360x240/

在上面的命令中，我们使用了`--dataset_path`选项来指向TUM数据集，使用了`--config_file`选项来指定配置文件。我们也使用了`-t`选项来指定图像序列路径，使用了`--gt_path`选项来指定地理坐标信息。

本篇笔记中，我们使用了以下注释：

* `# 下载TUM开源数据集`
* `# 修改配置文件`
* `# 运行ORB-SLAM2`
* `#评估轨迹`

这些注释是为了帮助读者理解命令的作用和参数的意义。