LSD-SLAM深入學習（1）-基本介紹與ros下的安裝
前言
借鑑來自RGB-D資料處理的兩種方法-基於特徵與基於整體的，同樣可以考慮整個圖片的匹配，而不是隻考慮特徵點的……
主要介紹
主要參考一下幾篇文章，都是來自tum的。以後演算法與程式碼介紹都是基於這幾篇文章的，建議仔細研究，必定受益匪淺。
在以上幾篇文章的基礎之上，有了完整的lsd-slam演算法。
演算法的主頁如下
ros下的安裝
博主的程式設計環境是Ubuntu14.04+Ros Indigo,為了方便記錄，採用的是虛擬機器環境，可能有點卡。關於ROS的基礎知識，請自行學習，在此不再贅述。
首先安裝依賴項
sudo apt-get install ros-indigo-libg2o ros-indigo-cv-bridge liblapack-dev libblas-dev freeglut3-dev libqglviewer-dev libsuitesparse-dev libx11-dev
然後git下面的內容 git clone https://github.com/tum-vision/lsd_slam.git lsd_slam
最後是rosmakerosmake lsd_slam執行lsd-slam
一個來自官方的範例，使用的dataset如下，400+M
解壓之
然後執行下面的3個命令，即可看到效果
rosrun lsd_slam_viewer viewer
rosrun lsd_slam_core live_slam image:=/image_raw camera_info:=/camera_info
rosbag play ./LSD_room.bag
另外可以網上另一位兄弟的文章，連結如下
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