平台：华硕 Thinker Edge R 瑞芯微 RK3399Pro
固件版本：Tinker_Edge_R-Debian-Stretch-V1.0.4-20200615

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参考资料：
【入门必看】视觉惯性SLAM“灭霸”：ORB-SLAM3 —— 计算机视觉life
Ubuntu16.04环境下安装配置ORB-SLAM3 —— Hannnnnnnk
internal compiler error —— lifei_0001
ORBSLAM3 单目摄像头运行 —— 熊铁树

（20220320补：）
之前用的Fastgit来加速下载，但由于旧的镜像站不能用了，新镜像站速度也很慢，所以寄了。现在所用的方法见【Jetson Nano学习笔记】2. ORB-SLAM3及ZED 2i驱动安装

安装OpenCV 3

安装各种依赖包

// 安装build-essential、cmake、git和pkg-config
sudo apt install build-essential cmake git pkg-config // 安装jpeg格式图像工具包
sudo apt install libjpeg62-turbo-dev// 安装tif格式图像工具包
sudo apt install libtiff5-dev //安装视频I/O包
sudo apt install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev//安装gtk2.0
sudo apt install aptitude
sudo aptitude install libgtk2.0-dev//优化函数包
sudo apt install libatlas-base-dev gfortran

安装opencv及contrib

# Install minimal prerequisites (Ubuntu 18.04 as reference)
sudo apt update && sudo apt install -y cmake g++ wget unzip
# Download and unpack sources
wget -O opencv.zip https://hub.fastgit.org/opencv/opencv/archive/3.4.16.zip
wget -O opencv_contrib.zip https://hub.fastgit.org/opencv/opencv_contrib/archive/3.4.16.zip
unzip opencv.zip
unzip opencv_contrib.zip
# Create build directory and switch into it
mkdir -p build && cd build
# Configure
cmake -DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../opencv_contrib-3.4.16/modules ../opencv-3.4.16
# Build
cmake --build .
# 安装
sudo make install
# 更新动态链接库
sudo ldconfig

注意事项

在执行

cmake -DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../opencv_contrib-3.4.16/modules ../opencv-3.4.16

时可能会警告下载某些文件超时，可在cmake的日志中获取其下载链接和放置路径，自行补全后再次

cmake -DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../opencv_contrib-3.4.16/modules ../opencv-3.4.16

安装Glew

sudo apt install libglew-dev

安装Pangolin

git clone https://hub.fastgit.org/zzx2GH/Pangolin.git
cd Pangolin 
sudo nano ~/Pangolin/src/CMakeLists.txt

注释掉如下内容

Ubuntu 14.04下安装Pagolin遇到的问题及解决方法（之一）

sudo nano ~/Pangolin/src/display/device/display_x11.cpp

注释如下两行：

出现报错Pangolin X11: Unable to retrieve framebuffer options怎么办？ —— abcwoabcwo

mkdir build
cd build
cmake ..
make
cmake --build .
sudo make install

安装boost

wget -O boost_1_78_0.tar.gz https://boostorg.jfrog.io/artifactory/main/release/1.78.0/source/boost_1_78_0.tar.gz
tar -zxvf boost_1_78_0.tar.gz
cd boost_1_78_0/
./bootstrap.sh
sudo ./b2 install

安装Eigen 3

git clone https://gitee.com/kobin24/eigen-git-mirror.git
cd eigen-git-mirror
mkdir build
cd build
cmake ..
sudo make install

执行完命令后，需要找到Eigen的安装路径，将Eigen文件夹复制到/usr/include。在Nano上用的是以下命令完成(引自Ubuntu16.04环境下安装配置ORB-SLAM3 —— Hannnnnnnk)

sudo cp -r /usr/local/include/eigen3/Eigen /usr/local/include 

安装ORB_SLAM3

编译需要半天时间，过程中使用的ram十分惊人，我专门买了个内存卡做swap才编译成功，见
Linux内存卡（SD卡、TF卡）作为Swap交换空间
曾使用了高达13G的ram：

git clone https://hub.fastgit.org/electech6/ORB_SLAM3_detailed_comments.git
cd ORB_SLAM3_detailed_comments
sudo chmod +x ./build.sh
sudo chmod +x ./build_ros.sh./build.shsudo nano ~/.bashrc
# ~/ORB_SLAM3_detailed_comments为自己电脑中ORB_SLAM3存放的路径
export ROS_PACKAGE_PATH=${ROS_PACKAGE_PATH}:~/ORB_SLAM3_detailed_comments/Examples/ROS
source ~/.bashrc./build_ros.sh

试用

# 新建一个终端
roscore# 新建一个终端
roslaunch usb_cam usb_cam-test.launch# 新建一个终端
rostopic list

可以看到当前的话题：

其中 /usb_cam/image_raw就是摄像头的话题
修改以下文件

sudo nano ~/ORB_SLAM3_detailed_comments/Examples/ROS/ORB_SLAM3/src/ros_mono.cc

改为

/usb_cam/image_raw

回到ORB_SLAM3主目录再次编译：

cd ~/ORB_SLAM3_detailed_comments
./build_ros.sh

# 新建一个终端
rosrun ORB_SLAM3 Mono ~/ORB_SLAM3_detailed_comments/Vocabulary/ORBvoc.txt ~/ORB_SLAM3_detailed_comments/Examples/ROS/ORB_SLAM3/Asus.yaml