【SLAM】——DynaSLAM项目环境配置（超多坑）

2023-11-02

DynaSLAM
坑多，慢慢来，不要急

先整体说一下，项目是在ORB-SLAM2项目的基础上，加上maskrcnn的融合。主流程采用还是采用ORB-SLAM2的流程，maskrcnn部分采用c++调用python的实现。其中又穿插opencv2 mat数据转numpy实现c++和python之间数据的交换。所以很多地方容易有坑。慢慢来，先来一张成功的gif安慰一下，给大家一点希望
在这里插入图片描述

几大坑

h5py
opencv2.4.11(必须)

首先来看一下官方给定的安装步骤：

Install ORB-SLAM2 prerequisites: C++11 or C++0x Compiler, Pangolin, OpenCV and Eigen3 (https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2).
Install boost libraries with the command sudo apt-get install libboost-all-dev.
Install python 2.7, keras and tensorflow, and download the mask_rcnn_coco.h5 model from this GitHub repository: https://github.com/matterport/Mask_RCNN/releases.
Clone this repo:

git clone https://github.com/BertaBescos/DynaSLAM.git
cd DynaSLAM
cd DynaSLAM
chmod +x build.sh
./build.sh

Place the mask_rcnn_coco.h5 model in the folder DynaSLAM/src/python/.

1. 安装ORB-SLAM2的依赖

https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2的安装我这里到是很顺利，直接按照官方的步骤一步一步来就ok了。

我没有安装ROS。

ORB-SLAM2跑TUM Dataset的例子，这里就不过多讲了。
在这里插入图片描述

2. 安装libboost

sudo apt-get install libboost-all-dev

我这里没有报错

3. mask-rcnn相关

下载模型
下载mask_rcnn_coco.h5把他放到DynaSLAM/src/python/文件夹下
安装tensorflow，keras
DynaSLAM采用ubuntu系统环境下的python2.7，用pip安装的时候注意

我安装的各软件版本：

tensorflow-gpu (1.14.0)
keras 2.0.9

到这里的时候，python的环境基本已经安装好了，可以测试python的环境：

cd DynaSLAM
python src/python/Check.py

输出：Mask R-CNN is correctly working，可能会没有问题

4. 编译DynaSLAM

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

注意，这里需要用opencv2.4.11，opencv3会有错误（亲测）
多个版本opencv的配置与使用，可参考:多个版本opencv的配置与使用

后面就可以运行DynaSLAM的例子了，这里我用的tum_data，最后的output是保存分割出来的mask。如下图所示：
./Examples/Monocular/mono_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Monocular/TUM1.yaml ../slam_data/rgbd_dataset_freiburg1_xyz output

在这里插入图片描述

可能问题1：
this->net != NULL
这是MaskRCNN.py中的Mask类初始化错误造成的。可以首先在python层面进行验证。在MaskRCNN.py文件后添加

if __name__ == "__main__":
	net = Mask()
	image = np.zeros((480, 640))
	mask = net.GetDynSeg(image)
	T = 1

然后执行：

cd DynaSLAM
python src/python/MaskRCNN.py

如何没有报错，那就有可能是h5py的错，后面有方法排查。

排查是否是h5py的错
将src/python/model.py文件的1892行开始改为：

import h5py
from keras.engine import topology

if exclude:
    by_name = True
print("11111111111111111")
if h5py is None:
    raise ImportError('`load_weights` requires h5py.')
try:
    f = h5py.File(filepath, mode='r')
except Exception as err:
    print err
if 'layer_names' not in f.attrs and 'model_weights' in f:
    f = f['model_weights']
print("222222222222222222")

print err如果输出的是：
Invalid high library version bound (invalid high library version bound)
就是h5py的报错，需要手动编译安装h5py

5. 手动编译h5py

直接一条命令
PIP_NO_CACHE_DIR=off pip2 install --no-binary=h5py h5py

可能需要pkgconfig
PIP_NO_CACHE_DIR=off pip2 install pkgconfig

6. 编译opencv2.4.11

请参考:https://blog.csdn.net/u013453604/article/details/49781771

可能问题1.

解决方式：打开opencv2.4.13/cmake/ OpenCVDetectCXXCompiler.cmake，修改第67行"-dumpversion" 为 “-dumpfullversion”

可能问题2

CMake Error: The following variables are used in this project, but they are set to NOTFOUND.
Please set them or make sure they are set and tested correctly in the CMake files:
CUDA_nppi_LIBRARY (ADVANCED)

解决方式：
在编译的命令里面添加一条-D WITH_CUDA=OFF就行了。

我的cmake命令如下，供参考：
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=../install -D WITH_CUDA=OFF ..

可能问题3

/usr/include/c++/7/cstdlib:75:15: fatal error: stdlib.h: No such file or directory
这是因为ubuntu18.04自带的gcc是7.5.0的。难道又要换成gcc5。

解决方式：
参考:https://blog.csdn.net/qq_17783559/article/details/105078293
在cmake中添加-D ENABLE_PRECOMPILED_HEADERS=OFF

可能问题4
编译的时候，报错：
error: ‘CODEC_ID_H264’ was not declared in this scope
{ CODEC_ID_H264, MKTAG(‘H’, ‘2’, ‘6’, ‘4’) },
^~~~~~~~~~~~~
/home/darknet/CM/profile/opencv-2.4.11/modules/highgui/src/ffmpeg_codecs.hpp:104:7: note: suggested alternative: ‘AV_CODEC_ID_H264’
{ CODEC_ID_H264, MKTAG(‘H’, ‘2’, ‘6’, ‘4’) },

解决方式：在cmake时，将ffmpeg设置为OFF，即：-D WITH_FFMPEG=OFF

可能问题5
/home/yinton/opencv-2.4.11/modules/contrib/src/chamfermatching.cpp:969:30: error: the compiler can assume that the address of ‘annotate_img’ will never be NULL [-Werror=address]
if (&annotate_img!=NULL) {
^
/home/yinton/opencv-2.4.11/modules/contrib/src/chamfermatching.cpp:1016:34: error: the compiler can assume that the address of ‘annotate_img’ will never be NULL [-Werror=address]
if (&annotate_img!=NULL) {
^
/home/yinton/opencv-2.4.11/modules/contrib/src/chamfermatching.cpp: In member function ‘cv::ChamferMatcher::Match* cv::ChamferMatcher::Matching::localChamferDistance(cv::Point, cv::Mat&, cv::Mat&, cv::ChamferMatcher::Template*, float)’:
/home/yinton/opencv-2.4.11/modules/contrib/src/chamfermatching.cpp:1111:25: error: the compiler can assume that the address of ‘orientation_img’ will never be NULL [-Werror=address]
if (&orientation_img!=NULL) {

解决方式：
找到Opencv-2.4.11/build/modules/contrib/CMakeFiles/opencv_contrib.dir/flags.make
（如果没创建build来放编译文件的话就没有build），删去-Werror=address重新make，成功！参考自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/364633955

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