ただ，一つ問題になるのはスケールの推定です．原理的に単眼のvisual SLAM/odometryにおいては画像情報だけから環境のスケールを推定することができません．例えば，大きな箱を遠くから見ているのと，小さな箱を近く見ている場合には同じような絵が得られてしまうため大きさの区別がつきません．そのため，ARにおいて物体の大きさを指定して特定の場所に置くというのは少し難しい話になります（大きさ10cmの立方体をカメラから100cm前に置く！みたいなことを正確に行うのは難しい）．今回はカメラの動きに非常に単純なアドホックな過程を置いてスケールの推定を行ってみます．
DSO本体に続いて，DSOをラップするdso_rosパッケージをインストールします．基本的にはDSO本体のパスを指定してパッケージをcloneするだけですが，デフォルトだとcatkinが使えないのでブランチを切り替えておきましょう．
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)．
