1 ros驱动相机（kinect、xtion、webcam）
首先需要安装驱动。
对于kinect和xtion：
$ sudo apt-get install ros-indigo-openni-* ros-indigo-openni2-* ros-indigo-freenect-*
$ rospack profile
对于webcam，需要安装usb_cam驱动：
cd ~/catkin_ws/src
git clone https://github.com/bosch-ros-pkg/usb_cam.git
cd ~/catkin_ws
catkin_make
rospack profile
随后驱动相机：
对于kinect：
$ roslaunch freenect_launch freenect-registered-xyzrgb.launch
对于xtion：
$ roslaunch openni2_launch openni2.launch depth_registration:=true
对于webcam：
$ roslaunch rbx1_vision usb_cam.launch video_device:=/dev/video0
（这里的/dev/video0是摄像头的设备号，一般自带相机的笔记本是0，外接的是1，具体可以使用下面的命令查看：
查看摄像头设备： ls -ltrh /dev/video*）
最后查看图像。
可以先用 rostopic list查看发布了哪些话题。查看图像有多种方法，可以用image_view订阅话题查看：
$ rosrun image_view image_view image:=/camera/rgb/image_raw
也可以用rviz查看：
$ rosrun rviz rviz
2 如何使用公开数据集
以TUM的数据集为例：
网站中对各个数据集都有相应解释，包括所用传感器等。以RGBD数据集 fr1/xyz 为例，下载并解压后，会看到以下文件：
rgb.txt和depth.txt记录了各文件采集时间和对应的文件名
rgb/和depth/ 目录存放着采集到的PNG格式的图像文件，彩色图像为8位3通道，深度图像位16位单通道，文件名及采集时间。
groundtruth.txt为外部运动捕捉系统采集到的相机位姿，格式为：timestamp tx ty tz qx qy qz qw，我们可以把他看成标准轨迹。
这里需要注意的是，彩色图、深度图、标准轨迹的采集都是独立的，轨迹的采集频率比图像高很多，。在使用数据之前，需要根据采集时间对数据进行一次时间上的对齐，以便对彩色图和深度图进行匹配。TUM提供了一个python脚本 “associate.py”，在useful tools里：
下载这个脚本并放到数据集目录下，运行：
python associate.py rgb.txt depth.txt > associate.txt
输出后的文件associate.txt 中含有配对后的两幅图像的时间、文件名信息，作为后续处理的来源。
在高博的书14讲中，给出了一个简单的VO的例子，里面有关于如何使用数据集的部分代码，可以参考：