ubuntu20.04安装7-zip命令

<think>好的，我现在需要帮助用户在Ubuntu 20.04上安装ORB-SLAM3。根据用户提供的引用内容，他们提到了执行一些命令，比如进入目录、修改权限并运行build.sh。不过可能还需要更多的依赖安装步骤，因为ORB-SLAM3通常需要一些库支持，比如Pangolin、OpenCV、Eigen等。首先，我应该回忆一下ORB-SLAM3的官方安装指南，看看是否有必要步骤被遗漏了。用户提供的步骤可能只是编译部分，但缺少依赖安装和环境配置。 接下来，我需要检查用户提供的命令是否正确。例如，是否需要先克隆仓库？用户可能已经下载了ORB_SLAM3的代码到home目录下的ORB_SLAM3文件夹中。然后赋予build.sh执行权限并运行。但通常，build.sh脚本可能会处理依赖项，但实际情况中可能需要手动安装一些库。 另外，用户的操作系统是Ubuntu 20.04，需要确认依赖库的版本是否兼容。比如Pangolin可能需要特定版本，OpenCV可能需要4.0以上版本。还有Eigen3的安装，可能需要通过apt安装或者源码编译。此外，ORB-SLAM3可能还需要DBoW2和g2o等第三方库，这些是否包含在源代码中，或者需要单独安装？ 还要注意权限问题，用户是否需要sudo来安装某些库？例如，使用apt安装时可能需要sudo权限。此外，编译过程中可能会遇到错误，比如缺少某些头文件或库文件，这时候需要指导用户如何解决这些问题。 另外，用户的问题是关于安装和配置的教程或指南，所以回答应该详细分步骤，确保用户能够一步步跟随。可能还需要包括克隆仓库的步骤，安装依赖项的命令，编译和安装过程，以及测试是否成功安装。 最后，生成的相关问题需要考虑用户在安装过程中可能遇到的后续问题，比如环境变量配置、示例运行、依赖项冲突解决等。这样用户如果有其他疑问，可以参考这些问题继续解决。</think>[用户可见层] ### 在 Ubuntu 20.04 上安装配置 ORB-SLAM3 的步骤指南 #### 1. 安装系统依赖 ```bash sudo apt update sudo apt install cmake git g++ python3-dev libeigen3-dev libboost-all-dev libopencv-dev libpython3-dev python3-numpy ``` #### 2. 克隆 ORB-SLAM3 代码库 ```bash cd ~ git clone https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3.git ORB_SLAM3 ``` #### 3. 安装 Pangolin（可视化工具） ```bash cd ~ git clone --recursive https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin.git cd Pangolin mkdir build && cd build cmake .. cmake --build . sudo make install ``` #### 4. 安装 OpenCV（需≥4.4.0） *若已安装旧版本，需先卸载：* ```bash sudo apt purge libopencv* ``` *编译安装 OpenCV 4.5.5：* ```bash cd ~ wget -O opencv.zip https://github.com/opencv/opencv/archive/4.5.5.zip unzip opencv.zip && cd opencv-4.5.5 mkdir build && cd build cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D WITH_CUDA=OFF .. make -j$(nproc) sudo make install ``` #### 5. 编译 ORB-SLAM3 ```bash cd ~/ORB_SLAM3 chmod +x build.sh ./build.sh # 此步骤将自动编译ORB-SLAM3及其第三方依赖[^1] ``` #### 6. 验证安装 运行单目示例（需先下载数据集）： ```bash ./Examples/Monocular/mono_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Monocular/TUM1.yaml [数据集路径] ```

### 安装和运行 LVI-SAM #### 准备工作 为了成功在 Ubuntu 20.04 上安装并运行 LVI-SAM，需先完成一系列必要的环境搭建。这包括但不限于 ROS Noetic 的安装配置[^1]。 对于 Ceres Solver 库的准备，可以通过下载源码包来实现。具体操作是从 GitHub 获取最新稳定版发布，并通过命令行工具执行依赖项的安装以及库本身的构建过程： ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y sudo apt-get install cmake libgoogle-glog-dev libgflags-dev \ libatlas-base-dev libeigen3-dev libsuitesparse-dev wget -O ~/Downloads/ceres.zip https://github.com/ceres-solver/ceres-solver/archive/refs/tags/2.0.0.zip cd ~/Downloads/ unzip ceres.zip mkdir -p ~/ceres-bin cd ~/ceres-bin cmake ../ceres-solver-2.0.0 make -j$(nproc) sudo make install ``` 上述脚本不仅涵盖了基础依赖组件如 `CMake` 和线性代数支持库（ATLAS, Eigen3），还包含了 GTSAM 所必需的部分优化求解器——Ceres Solver 的获取与本地化编译流程[^2][^3]。 接着针对 GTSAM >= 4.0.3 版本而言，则应按照官方说明文档指引进行克隆仓库或直接下载压缩文件形式获得所需资源。之后进入项目根目录下新建子文件夹用于存放编译产物，在此期间关闭某些特定选项以适应不同硬件条件下的兼容需求: ```bash git clone --branch 4.0.3 --single-branch https://github.com/borglab/gtsam.git cd gtsam mkdir build && cd $_ cmake .. make -j$(nproc) sudo make install ``` 以上步骤确保了 GTSAM 能够被正确地集成至目标平台之上[^4]。 #### 配置 LVI-SAM 当所有前置条件均已满足后，即可着手于 LVI-SAM 自身的部署事宜。通常情况下建议从其官方存储库拉取最新的分支代码作为开发起点；与此同时参照 README 文件内的指示逐步推进直至最终能够顺利启动演示程序为止。 ```bash git clone --recursive https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/LVI-SAM.git cd LVI-SAM catkin_make_isolated --install -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release source devel/setup.bash roslaunch lviam_sam euROC.launch vocabulary_path:=<path_to_voc_file> ``` 请注意替换 `<path_to_voc_file>` 参数值为你实际放置 ORB Vocabulary 文档的位置路径字符串。