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2026-07-10

ORB-SLAM3 学习笔记

视觉 SLAM 入门，ORB-SLAM3 的编译配置与 Docker 化部署记录。

什么是 ORB-SLAM3

ORB-SLAM3 是目前最先进的视觉 SLAM 系统之一，支持单目、双目和 RGB-D 相机， 能够同时进行定位与建图。它是 ORB-SLAM2 的重大升级，增加了视觉惯性融合、 多地图复用和鱼眼相机支持。

项目结构

在工作空间中维护了两个版本：

目录说明
ORB_SLAM3_user/直接编译安装的本地版本
orbslam3_docker_user/Docker 容器化版本，方便环境迁移

依赖项

编译步骤（本地）

# 安装依赖
sudo apt install libglew-dev libboost-all-dev libeigen3-dev

# 编译
cd ORB_SLAM3_user
chmod +x build.sh
./build.sh

Docker 化部署

Docker 版本的优势在于环境完全隔离，不污染宿主系统， 且可以在不同机器间快速迁移。适用于需要在 M920q 宿舍服务器 和云服务器之间切换的场景。 

# 构建镜像
cd orbslam3_docker_user
docker build -t orb-slam3 .

# 运行容器
docker run -it --gpus all -v /path/to/dataset:/data orb-slam3

学习路线

  1. 理解视觉 SLAM 基本概念（特征点、关键帧、局部建图）
  2. 在 EuRoC / TUM 数据集上运行 ORB-SLAM3
  3. 使用自己的相机录制 rosbag 并测试
  4. 阅读源码理解三大线程：Tracking、Local Mapping、Loop Closing

参考资源

ORB-SLAM3 GitHub、 《视觉 SLAM 十四讲》— 高翔、 ORB-SLAM3 论文

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