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우분투에서 작업하다보면 부팅할때 Grub Rescue라는 문구와 함께 부팅이 안되는 순간이 있다.

이런 상황에서는 아래와 같은 문구를 출력하게 된다.

 

 

이 상태에서 목록을 나타내는 ls 명령어를 입력해보자.

 

(hd0) (hd0,msdos6) (hd0, msdos5) (hd0, msdos3) ...  와 같이 출력될 것이다.

 

그럼 msdos가 포함되어있는 괄호들에 대해서

 

> ls (hd0,msdos1)

> ls (hd0,msdos2) ...  와 같이 하나하나 진행해보자.

 

대부분  Filesystem is unknown  이라는 문장을 출력할텐데

이게 안뜨는 항목이 있을것이다.

해당 경로에 부팅에 필요한 내용들이 포함되어 있는 것으로 보인다.

 

그럼 아래 명령어를 통해 현재 설정되어있는 값들을 확인해보자.

 

==================================

> set

==================================

 

위의 set 명령어를 통해 아래와 같은 내용들이 출력될 것이다.

 

==================================

cmdpath=(hd0)

prefix=(hd0,msdos5)/boot/grub

root=hd0,msdos5

==================================

 

아마 위의  ls (hd0,msdos1) 의 과정을 통해 Filesystem is unknown 이라는 내용이 출력되지 않았던 경로와

> set 을 통해 설정되어 있는 경로가 다를 것이다.

 

그럼 set의 설정된 내용들을 Filesystem이 존재하는 위치에 대한 내용으로 수정해주자.

 

===========================================

> set boot=(hd0,msdos5)     <-- 이건 예시이다.  Filesystem is unknown이 뜨지 않았던 항목을

입력하면 된다. 아래 내용에서도 이 항목을 계속 진행하면 된다.

 

> set prefix=(hd0,msdos5)/boot/grub

> insmod normal

> normal

===========================================

 

위의 내용을 진행하고 재부팅해보자.

 

 

 

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When I tried to build the workspace, error about cv_bridge is occured.

 

fig.1

 

The error shows about the library link structure.

So I had to check opencv version and correct the lib path for cv_bridge.

fig.2

 

I could get the lib path by typing the commend showd upward picture.

 

And then I need to change the lib path in cv_bridge.

For linking library process, we have to edit cv_bridgeConfig.cmake file

 

cd /opt/ros/melodic/share/cv_bridge/cmake sudo gedit cv_bridgeConfig.cmake

sudo gedit cv_bridgeConfig.cmake

 

 

fig.3

upward picture shows the cmake file and we can check "_include_dirs" part.

we have to edit the setting of opencv include path to fig.2

 

It would be like below.

 

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사용하는 제품은 FLIR사의 "BFS-U3-51S5C-C" 제품이다.

 

해당 제품을 통해 얻어지는 영상을 Visual Studio에서 OpenCV를 통해 C++로 처리하고자 한다.

 

www.flirkorea.com/support-center/iis/machine-vision/downloads/spinnaker-sdk-and-firmware-download/  

 

Spinnaker SDK 다운로드

Spinnaker SDK를 다운로드하세요.

www.flirkorea.com

 

우선 위의 링크를 통해 Spinnaker SDK를 설치해준다.

 

 

저장소에 보면 위와 같이 Windows 환경에서 SpinnakerSDK의 Full 버전을 다운받을 수 있도록 제공해주고 있다.

 

 

 

그리고 설치를 진행하는 중 위와 같은 과정을 진행하게 되는데 위의 "Camera Evaluation"의 경우 카메라의 정상작동 여부만을 확인할 수 있도록 Viewer 와 이와 관련된 간단한 프로그램들만 설치되는 과정으로 보이고 코드작업을 통해 디테일한 작업을 진행하고자 한다면 아래의 "Application Development"를 선택해야 하는 것으로 보인다.

 

 

그리고 설치가 완료되면

"C:/Program Files/ FLIR Systems/ Spinnaker/ src/ " 의 경로에서 샘플 코드들을 확인할 수 있다.

 

 

나는 현재 Visual 2019 버전을 사용중인데 해당 버전은 아직 지원되지 않는 것 같다.

그래서 MS 홈페이지에서 VisualStudio2015를 설치를 진행하려 했으나

위와 같은 창에서 패키지가 없거나 찾을 수 없다는 내용만 뜨면서 진행이 되지 않는 문제가 발생하였다.

 

결국 iso 형식의 visual2015를 구해 진행하니 설치가 잘 되었다.

그리고 앞에서 받은 Sample Code들을 돌려봐도 잘 실행되는 것을 확인할 수 있었다.

 

그럼 이제 OpenCV를 연동하여 본격적으로 작업에 들어가보자.

 

우선 OpenCV는 3.2 버전을 다운받아 설치해주었다.

 

이 과정에서는 아래 블로그를 참고하여 진행하였다.

 

www.cnblogs.com/dinghongkai/p/11631147.html

 

VS 2017 + OpenCV + Spinnaker SDK(PointGrey) 配置 - Hongkai_Ding - 博客园

1. OpenCV 配置 1.1 下载 opencv 源码,并将其添加至环境变量 D:\opencv4.1\build\x64\vc15\bin 注:vs2015 选 vc14,vs2017 选 vc

www.cnblogs.com

 

우선 프로젝트 상단의 x86을 x64로 변경해준다.

 

그리고 프로젝트 설정에서 추가포함드렉터리와 추가라이브러리디렉토리를 추가해주고

링커->입력 부분에서 opencv_world320d.lib을 추가해준다.

 

여기까지 됐으면 프로젝트를 다시한번 빌드하여 오류가 없는지 확인해보자.

 

그럼 이제 윈도우 환경변수를 추가해주자.

 

 

 

 

 

위의 설정이 완료되었으면 다시 코드로 돌아와 아래 내용을 추가해보자.

 

 

그리고 이상이 없다면 프로젝트 설정이 끝난 것이고 이제 FLIR카메라에서 얻어진 영상을

OpenCV로 처리할 수 있을 것이다.

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suho0515.tistory.com/36

 

[OpenCV] Ubuntu에서 local에 OpenCV를 설치하고 C++에서 사용하는 방법

Ubuntu에서 OpenCV를 설치하는 경우, 보통 시스템 폴더 안 (ex. usr/local/include) 에 설치되게 된다. 만약 다른 버전의 OpenCV를 설치하고자 하는 경우 시스템 폴더 안의 OpenCV를 삭제하고 다시 설치하게 되

suho0515.tistory.com

 

위의 블로그 게시물을 참고하였다.

 

 

ROS 환경에서 다양한 open source package를 사용하다 보면

opencv의 버전이 달라 문제가 발생하는 경우가 생기게 된다.

 

나의 경우 VINS-Mono는 opencv 3.3.1에서 정상적으로 작동하지만

해당 버전을 사용할 경우 realsense의 사용에서 문제가 발생하였다.

 

따라서 각각 다른 opencv를 적용하여 실행시키는 법을 정리한다.

 

우선 작업할 workspace를 생성한다.

 

$ cd ~

$ mkdir catkin_ws_opencv_version

$ cd catkin_ws_opencv_version

$ mkdir src

$ cd src

$ catkin_init_workspace

$ catkin_create_pkg opencv_version_test roscpp

$ cd opencv_version_test

$ cd ~/catkin_ws_opencv_version

$ catkin build

$ source devel/setup.bash

 

 

test용 cpp파일을 생성한다.

해당 c++파일에 적용되는 opencv버전을 확인할 수 있는 프로그램을 작성할 것인데

우선 opencv의 경로를 지정하지 않은, opencv를 사용하지 않는 프로그램을 작성하여 정상 작동을 확인한 후 opencv 경로를 추가해주겠다.

 

$ cd ~/catkin_ws_opencv_version/src/opencv_version_test/src
$ gedit opencv_version_test.cpp
#include <ros/ros.h>
#include <iostream>
//#include "opencv2/opencv.hpp"

int main(int argc, char** argv) {

	ros::init(argc, argv, "opencv_version_test");
	ros::NodeHandle nh;
	//std::cout << "OpenCV version : " << CV_VERSION << std::endl;
 
	return 0;
}

 

이제 CMakeLists.txt 를 수정한다.

cmake_minimum_required(VERSION 2.8.3)
project(opencv_version_test)

## Compile as C++11, supported in ROS Kinetic and newer
# add_compile_options(-std=c++11)

find_package(catkin REQUIRED COMPONENTS roscpp)

catkin_package()

include_directories(${catkin_INCLUDE_DIRS})

add_executable(opencv_version_test src/opencv_version_test.cpp)
target_link_libraries(opencv_version_test ${catkin_LIBRARIES})

 

 

여기까지 완료되었으면 Build를 진행하여 정상적으로 작동하는지 확인한다.

$ cd ~/catkin_ws_opencv_version

$ catkin build

 

 

잘 된다면 이제 opencv를 추가하여 프로그램을 구성하여보자.

 

우선 CMakeLists.txt파일을 아래와 같이 수정해준다.

 

cmake_minimum_required(VERSION 2.8.3)
project(opencv_version_test)

## Compile as C++11, supported in ROS Kinetic and newer
# add_compile_options(-std=c++11)

find_package(catkin REQUIRED COMPONENTS roscpp)
find_package(OpenCV REQUIRED)

catkin_package()

include_directories(${catkin_INCLUDE_DIRS})

add_executable(opencv_version_test src/opencv_version_test.cpp)
target_link_libraries(opencv_version_test ${catkin_LIBRARIES} ${OpenCV_LIBS})

 

 

그리고 opencv_version_test.cpp파일도 수정해준다.

#include <ros/ros.h>
#include <iostream>
#include "opencv2/opencv.hpp"

int main(int argc, char** argv) {

	ros::init(argc, argv, "opencv_version_test");
	ros::NodeHandle nh;
	std::cout << "OpenCV version : " << CV_VERSION << std::endl;
 
	return 0;
}

 

Build 진행

$ ~/catkin_ws_opencv_version

$ catkin build

 

 

잘 작동되는지 확인해보기 위해 아래 내용을 실행해보자.

 

$ roscore

$ rosrun opencv_version_test opencv_version_test

 

 

그럼 기본으로 할당된 경로에서 opencv 를 불러와 버전을 출력하게 된다.

 

 

이제 opencv 경로를 변경하여 다른 버전의 opencv를 사용하여 보자.

cmake_minimum_required(VERSION 3.1)
project(opencv_version_test)

## Compile as C++11, supported in ROS Kinetic and newer
# add_compile_options(-std=c++11)

set(CMAKE_CXX_STANDARD 11)
set(CMAKE_CXX_STANDARD_REQUIRED TRUE)

set(OpenCV_DIR /home/eh420/installation/OpenCV-master/lib/cmake/opencv4)

find_package(catkin REQUIRED COMPONENTS roscpp)
find_package(OpenCV REQUIRED)

catkin_package()

include_directories(${catkin_INCLUDE_DIRS})

add_executable(opencv_version_test src/opencv_version_test.cpp)
target_link_libraries(opencv_version_test ${catkin_LIBRARIES} ${OpenCV_LIBS})

 

위의 코드블럭에서 set(OpenCV_DIR /~~~) 을 통해 경로를 지정해주는데 여기는

해당 opencv 버전의 OpenCVConfig-version.cmake ,  OpenCVModules.cmake ,  OpenCVConfig.cmake ,  OpenCVModules-release.cmake 등의 파일이 존재하는 경로를 넣어주자.

 

그리고 다시 빌드

$ ~/catkin_ws_opencv_version

$ catkin build

 

그리고 실행

// terminal_1
$ roscore

// terminal_2
$ rosrun opencv_version_test opencv_version_test

 

 

그럼 다른 버전의 opencv가 적용되어 버전이 바뀐것을 확인할 수 있다.

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ROS작업을 진행하다 무엇인가 설정을 잘못 건드려 roslaunch + tab을 했는데

패키지 이름들이 출력되지 않고 해당 디렉토리의 파일들만 출력되는 경우가 발생했다.

 

또한 roscd roslaunch 를 입력하여도

 

"command 'roscd' not found, ...."의 내용만 출력되는 문제가 발생하였다.

 

분명 패키지를 다운받았는데 해당 패키지의 내용들이 실행되지 않을 때가 있다.

이걸로 꽤나 시간을 많이 썼는데 생각보다 간단한 실수였다..

 

패키지만 다운받아놓고 source를 진행하지 않아 발생한 문제였다.

 

보통 source를 진행할때

$ source ~/.bashrc  로 진행하게 된다.

하지만 패키지를 받을 때

$ sudo apt-get install ros-melodic-..  와 같은 명령어를 통해 받은 것이 아니라

workspace를 생성하고 저장소의 URL을 통해 설치한 것 이라면 해당 workspace를 source 해주어야 한다.

 

아주 기본적인 내용이지만 자주 놓치게 되는 것 같다.

 

해당 패키지를 적용시키려면 반드시 source 해주자.

 

 

 

* 참고로 source 는 스크립트 파일을 수정한 후에 수정된 값을 적용시키기 위한 명령어이다.

보통 bashrc파일은 사용자가 로그인할때 읽어지는 파일이라 OS에서 로그아웃 혹은 재부팅을 하여야 적용되는데

source과정을 통해 수정된 내용이 바로 적용될 수 있도록 해준다.

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$ pkg-config --modversion opencv   명령어를 통해 현재 설치된 opencv의 버전을 확인하자.

 

$ sudo apt-get purge libopencv* python-opencv

 

$ sudo find /usr/local/ -name "*opencv*" -exec rm {} \;

위의 명령어를 진행하는데 삭제가 되지 않는 파일들이 출력된다면 관리자권한으로 모두 삭제해주자.

(GUI로 삭제가 안되면 커멘드로 삭제해야 할 수도 있다.)

 

$ sudo apt autoremove -y

 

 

다시  $ pkg-config --modversion opencv  를 통해 제대로 삭제되었음을 확인해보자.

 

삭제가 잘 되었다면 이제 재설치를 진행한다.

 

 

$ sudo apt update -y
$ sudo apt upgrade -y

$ sudo apt-get install build-essential cmake unzip pkg-config
$ sudo apt-get install libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev
$ sudo apt-get install -y build-essential cmake pkg-config git
$ sudo apt-get install -y libjpeg-dev libtiff5-dev libpng-dev
$ sudo apt-get install -y libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libxvidcore-dev libx264-dev libxine2-dev
$ sudo apt-get install -y libv4l-dev v4l-utils
$ sudo apt-get install -y libgstreamer1.0-dev libgstreamer-plugins-base1.0-dev 
$ sudo apt-get install -y libgtk2.0-dev
$ sudo apt-get install -y mesa-utils libgl1-mesa-dri libgtkgl2.0-dev libgtkglext1-dev
$ sudo apt-get install -y libatlas-base-dev gfortran libeigen3-dev
$ sudo apt-get install -y python2.7-dev python3-dev python-numpy python3-numpy
$ sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev v4l-utils libxvidcore-dev libx264-dev libxine2-dev
$ sudo apt-get install libgstreamer1.0-dev libgstreamer-plugins-base1.0-dev
$ sudo apt-get install libgtk-3-dev
$ sudo apt-get install mesa-utils libgl1-mesa-dri libgtkgl2.0-dev libgtkglext1-dev
$ sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran libeigen3-dev

$ mkdir ~/opencv
$ cd ~/opencv
$ wget -O opencv.zip https://github.com/opencv/opencv/archive/3.3.1.zip
$ unzip opencv.zip && mv opencv-3.3.1 opencv
$ wget -O opencv_contrib.zip https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/3.3.1.zip
$ unzip opencv_contrib.zip && mv opencv_contrib-3.3.1 opencv_contrib

$ cd opencv/
$ mkdir build
$ cd build

$ cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
-D WITH_TBB=OFF \
-D WITH_IPP=OFF \
-D WITH_1394=OFF \
-D BUILD_WITH_DEBUG_INFO=OFF \
-D BUILD_DOCS=OFF \
-D INSTALL_C_EXAMPLES=ON \
-D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \
-D BUILD_EXAMPLES=OFF \
-D BUILD_TESTS=OFF \
-D BUILD_PERF_TESTS=OFF \
-D WITH_QT=OFF \
-D WITH_GTK=ON \
-D WITH_OPENGL=ON \
-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib/modules \
-D WITH_V4L=ON  \
-D WITH_FFMPEG=ON \
-D WITH_XINE=ON \
-D BUILD_NEW_PYTHON_SUPPORT=ON \
-D OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON \
-D WITH_CUDA=OFF \
../

$ make -j4
$ sudo make install
$ sudo sh -c 'echo '/usr/local/lib' > /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf'
$ sudo ldconfig

 

 

 

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www.programmersought.com/article/16831083623/

blog.csdn.net/qq_41839222/article/details/86552367

 

如何用Realsense D435i运行VINS-Mono等VIO算法 获取IMU同步数据_Manii-CSDN博客

前言 Intel Realsense D435i在D435的基础上硬件融合了IMU,然而目前网上关于这款摄像头的资料非常少,本文主要介绍自己拿着d435i历经曲折最后成功运行VINS-Mono的过程。。。 重要 最近官方更新了GitHub

blog.csdn.net

 

Run VINS-Mono from Zero on Realsense D435i - Programmer Sought

Run VINS-Mono from Zero on Realsense D435i The test D435i process was quite smooth. It took only one afternoon to get it. It was much better than the previous tests of ZR300 and SR300. Here is the whole process of running VINS-Mono with D435i (no technical

www.programmersought.com

위의 블로그 내용을 참고하였다.

 

OpenCV 버전은 3.3.1

Eigen3 버전은 3.3.7 을 사용하였다.

 

 

 

 

 

 

$ cd ~/catkin_ws/src

$ git clone https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Mono.git

$ cd ..

$ catkin_make

$ source ~/catkin_ws/devel/setup.bash

 

 

 

 

위의 내용에서 catkin_make를 실행하는 중 에러가 발생하게 된다.

CMakeLists.txt를 확인해보면 19번째 줄에서 Ceres 패키지를 불러오는데

Ceres가 설치되어있지 않아 에러가 발생하는 것으로 보인다.

Ceres 설치를 위해 아래 과정들을 진행해준다.

 

ceres-solver.org/installation.html#linux

 

Installation — Ceres Solver

Although a full tutorial on CMake is outside the scope of this guide, here we cover some of the most common CMake misunderstandings that crop up when using Ceres. For more detailed CMake usage, the following references are very useful: When a project like

ceres-solver.org

 

# CMake
$ sudo apt-get install cmake

# google-glog + gflags
$ sudo apt-get install libgoogle-glog-dev

# BLAS & LAPACK
$ sudo apt-get install libatlas-base-dev

# Eigen3
$ sudo apt-get install libeigen3-dev

# SuiteSparse and CXSparse (optional)
# - If you want to build Ceres as a *static* library (the default)
#   you can use the SuiteSparse package in the main Ubuntu package
#   repository:
$ sudo apt-get install libsuitesparse-dev

# - However, if you want to build Ceres as a *shared* library, you must
#   add the following PPA:
$ sudo add-apt-repository ppa:bzindovic/suitesparse-bugfix-1319687
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install libsuitesparse-dev

아래 코드는 workspace에서 진행해준다.

즉, ceres-solver 폴더와는 별개로 ceres-bin을 생성한 후 아래 과정을 진행한다.

$ mkdir ceres-bin
$ cd ceres-bin
$ cmake ../ceres-solver
$ make -j3
$ make test
$ make install

우분투 16.04 버전에서 ceres-solver을 빌드하게 되면 eigen3의 버전문제로 문제가 발생하게 된다.

eigen3의 버전은 3.3이상이 요구되지만 16.04에서 설치된 것은 3.2.92이다($ pkg-config --modversion eigen3)

 

이럴경우 상위 버전을 다운받아 직접 업그레이드를 진행해준다.

우선 아래 사이트로 이동한다.

packages.ubuntu.com/bionic/libeigen3-dev

 

Ubuntu – Details of package libeigen3-dev in bionic

[  xenial  ] [  bionic  ] [  focal  ] [  groovy  ] [  hirsute  ] Package: libeigen3-dev (3.3.4-4) [universe] lightweight C++ template library for linear algebra Other Packages Related to libeigen3-dev dep: pkg-config manage compile and link flags

packages.ubuntu.com

 

 

 

 

아래 Architecture 에서 all을 클릭한 후 asia의 kr을 다운받는다.

 

그럼 해당 파일과 같은 경로에서

$ sudo dpkg -i libeigen3-dev_3.3.4-4_all.deb

 

 

 

하지만 마지막 단계인 make install 을 진행하면 위와 같은 에러가 뜨면서 install 이 failed 했다는 문구가 출력된다.

"Maybe need administrative privileges" 라는 에러를 찾아보니 작업자관리자로 실행해보라는 내용을 찾을 수 있었고

su  를 통해 권한을 변경한 후 make install을 진행하니 제대로 완료되었다.

 

 

그럼 다시 vins-mono의 workspace로 돌아와 catkin_make를 진행해주자.

 

이번엔 opencv에서 문제가 발생한다.

opencv library를 제대로 불러오지 못하는 것 같다.

 

에러가 발생하는 파일의 CMakeLists로 들어가보자.

~/workspace/catkin_ws_mono/src/VINS-Mono/camera_model/ 의 CMakeLists 파일이였다.

하단부에 보면 target_link_libraries로 OpenCV_LIBS 가 링크된 것을 볼 수 있는데 여기서 제대로 못불러오는 것으로 보인다.

 

 

확인결과 opencv의 버전 문제였다.

 

Vins-MONO의 경우 OpenCV 버전 3.3.1, Eigen 버전 3.3.3 에서 잘 진행되는 것을 확인하였다.

 

기존 내 opencv는 3.2.0으로 위의 문제가 발생한 것이다.( $ pkg-config --modversion opencv   로 확인)

 

그럼 기존 설치된 opencv를 제거하고 3.3.1을 재설치해준다.

 

이 과정에서

/usr/local/include  경로와 /usr/local/lib/cmake 경로에 opencv의 다른 버전이 설치되어있는지 확인하고

이들을 제거해줘야한다.

$ sudo rm ~~~ -r 을 통해 해당 폴더를 삭제해준다.

 

 

기존 설치된 opencv를 삭제하고 새로운 버전을 재설치하는 과정은 다른 게시물에서 다루도록 하겠다.

 

$ catkin_make 가 정상적으로 진행되면 다시 돌아와 아래 과정을 진행한다.

 

우선 .bag 파일을 불러와 시뮬레이션을 실행시켜보자.

projects.asl.ethz.ch/datasets/doku.php?id=kmavvisualinertialdatasets

 

kmavvisualinertialdatasets – ASL Datasets

The EuRoC MAV Dataset This web page presents visual-inertial datasets collected on-board a Micro Aerial Vehicle (MAV). The datasets contain stereo images, synchronized IMU measurements, and accurate motion and structure ground-truth. Those data sets were p

projects.asl.ethz.ch

 

$ roslaunch vins_estimator euroc.launch

$ roslaunch vins_estimator vins_rviz.launch

$ rosbag play MH_01_easy.bag

 

.bag 파일을 실행시키는데 위와 같은 에러가 떠서 당황했다.

 

이는 아직 bag파일의 다운로드가 완료되지 않았기에 발생한 에러이다.

 

용량이 크므로 천천히 다운로드를 기다리고 다시 실행새보자.

 

 

 

그리고 Realsense를 통해 작업을 진행하다가 아래와 같은 문제가 발생하게 되었다.

 

 

내용을 살펴보면

OpenCV Error: Assertion failed ~~~  의 내용이 보인다.

이는 이미지의 프레임 크기를 조절하여 해결하였다.

 

우선

$ roslaunch realsense2_camera rs_camera.launch

명령어를 통해 realsense 패키지를 실행시키고

 

$ rostopic list

 

위의 명령어를 통해 topic내용들을 확인한다.

여기서 /camera/color/camera_info 를 확인할 수 있을 것이다.

 

그럼

$ rostopic echo /camera/color/camera_info를 확인하여보면

 

이미지 프레임의 크기가 1280*720임을 확인할 수 있다.

 

그럼 VINS-Mono/config/realsense/realsense_color_config.yaml 파일을 수정하도록 하자.

 

그럼 아래와 같은 결과를 확인할 수 있다.

 

 

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wiki.ros.org/rtabmap_ros/Tutorials/HandHeldMapping

 

rtabmap_ros/Tutorials/HandHeldMapping - ROS Wiki

Please ask about problems and questions regarding this tutorial on answers.ros.org. Don't forget to include in your question the link to this page, the versions of your OS & ROS, and also add appropriate tags. RGB-D Handheld Mapping Description: This tutor

wiki.ros.org

 

 

$ roslaunch realsense2_camera rs_camera.launch align_depth:=true unite_imu_method:="linear_interpolation" enable_gyro:=true enable_accel:=true

 

$ rosrun imu_filter_madgwick imu_filter_node \ _use_mag:=false \ _publish_tf:=false \ _world_frame:="enu" \ /imu/data_raw:=/camera/imu \ /imu/data:=/rtabmap/imu

 

$ roslaunch rtabmap_ros rtabmap.launch \ rtabmap_args:="--delete_db_on_start --Optimizer/GravitySigma 0.3" \ depth_topic:=/camera/aligned_depth_to_color/image_raw \ rgb_topic:=/camera/color/image_raw \ camera_info_topic:=/camera/color/camera_info \ approx_sync:=false \ wait_imu_to_init:=true \ imu_topic:=/rtabmap/imu

 

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