[:ja]昨年末にいろいろあってお蔵入りしていたARのチュートリアルを今更ながら上げておこうと思います．ARの基礎的なところから書いていたのですがブログにそんな簡単なこと書いても仕方ないので，最新のvisual odometryライブラリであるDSO(Direct Sparse Odometry)を使った応用的な部分だけ公開しておこうと思います．

流れとしては 1. DSO本体インストール, 2. ROSパッケージインストール, 3. visual odometryを使ったAR, 4. 環境のpoint cloudを使ったインタラクションAR という感じになります．基本的な部分は省いていくので，ROSのインストールとかDirect visual odometryってなんぞやとかは書きません．

環境は Ubuntu 16.04 + ROS kinetic でPCはThinkpad25，カメラはそのへんに落ちてたwebカメラです．Direct系の手法はローリングシャッターに弱いのですが，それでもまあまあ動いてしまったりします．でも，グローバルシャッターカメラを持っている人はそっちを使うようにしましょう(そんな人はこんなブログ見ないか)．

ではまず，DSO本体のインストールから行きましょう．

従来のvisual SLAM/odometryライブラリといえば導入がひたすらややこしいことが多く，導入段階で挫折してしまうことが多かったですが(?)最近のものはかなり簡単に導入できるようになっています．DSOも基本的には公式リポジトリの説明に従えばすんなりと導入できると思います．

まずDSOのvisualizationに必要なPagolinをインストールします．一応optionalですが，これがないと何も表示されないのでほぼ必須です．他のvisual SLAMライブラリでも頻繁に使用されているので入れておいて損はないです．

git clone https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin.git
apt-get install cmake libglew-dev
mkdir Pangolin/build && cd Pangolin/build
cmake ..
cmake --build .

続いてDSO本体をインストールします．

git clone https://github.com/JakobEngel/dso.git
apt-get install -y libsuitesparse-dev libeigen3-dev libboost-all-dev
apt-get install -y libopencv-dev
mkdir dso/build && cd dso/build
cmake ..
make -j

これだけDSO本体のインストールは完了です．ね，簡単でしょう？とりえあずEuRoCデータセットで動作確認しましょう．

cd
wget http://robotics.ethz.ch/~asl-datasets/ijrr_euroc_mav_dataset/machine_hall/MH_01_easy/MH_01_easy.zip
unzip MH_01_easy.zip

mav0/cam0/sensor.yamlにカメラパラメータがあるので，これを基にDSO用のパラメータファイルを作成してmav0/cam0/camera.txtに置いておきます．フォーマットの詳細はここ．基本的にカメラ行列と歪み係数を並べているだけです．

RadTan 458.654 457.296 367.215 248.375 -0.28340811 0.07395907 0.00019359 1.76187114e-05
752 480
crop
752 480

あとは実行するだけです！（パラメータやプログラム引数の詳細は公式リポジトリを見てください）

cd dso/build/bin
./dso_dataset files=~/mav0/cam0/data calib=~/mav0/cam0/camera.txt preset=0 mode=1

こんな感じで推定された移動軌跡と環境の点群が見れるはず．

次：2. ROSパッケージインストール[:]