SLAM精度测评—

1.install

GitHub - MichaelGrupp/evo: Python package for the evaluation of odometry and SLAM

注意：安装好依赖！

sudo apt install python-pip
pip install evo --upgrade --no-binary evo
or
pip install evo --upgrade --no-binary evo --user
pip install numpy --upgrade --user

2.数据格式(data formal):TUM/EuRoC/Kitti数据集
格式转换
3数据格式转换
3.1"把EuRoc的数据格式转化成TUM数据格式"

evo_traj euroc data.csv --save_as_tum

将生成的 KeyFrameNavStateTrajectory.txt 文件，格式如下。总共17位（timestamp;position3;q4;v3;bw3;ba3）

转化成符合TUM 形式的轨迹文件格式：8位

timestamp x y z q_x q_y q_z q_w

3.2"TUM数据转换成kitti格式"

evo_traj tum traj_1.txt 　traj_2.txt 　traj_3.txt 　--save_as_kitti

3.3"TUM数据转换成kitti格式"
" 把一些文件的数据格式转化成rosbag"

evo_traj tum traj_1.txt traj_2.txt traj_3.txt --save_as_bag

4.evo使用

 evo_traj euroc v203_truth.csv --plot

2.Plot multiple trajectories
Here, we plot two KITTI pose files and the ground truth using evo_traj:

cd test/data
evo_traj kitti KITTI_00_ORB.txt KITTI_00_SPTAM.txt --ref=KITTI_00_gt.txt -p --plot_mode=xz

3.Run a metric on trajectories
3.1 evo_ape

绝对位姿误差，常被用作绝对轨迹误差，比较估计轨迹和参考轨迹并计算整个轨迹的统计数据，适用于测试轨迹的全局一致性。
命令语法：命令格式参考轨迹估计轨迹 [可选项]
其中格式包括euroc、tum等数据格式，可选项有对齐命令、画图、保存结果等。

For example, here we calculate the absolute pose error for two trajectories from ORB-SLAM and S-PTAM using evo_ape (KITTI_00_gt.txt is the reference (ground truth)) and plot and save the individual results to .zip files for evo_res:

mkdir results
evo_ape kitti KITTI_00_gt.txt KITTI_00_ORB.txt -r full
-va --plot --plot_mode xz --save_results results/ORB.zip

命令的含义为：计算考虑平移和旋转部分误差的ape,进行平移和旋转对齐,以详细模式显示，保存画图并保存计算结果。
命令运行后得到结果如下图所示

其中-r表示ape所基于的姿态关系

不添加-r/–pose_relation和可选项，则默认为trans_part。

-v表示verbose mode,详细模式，-a表示采用SE(3) Umeyama对齐，其余可选项如下表所示。不加-s表示默认尺度对齐参数为1.0，即不进行尺度对齐。

详情：

可通过 evo_ape +数据格式 + --help查看更多参数的含义以及如何使用。例如
evo_ape euroc --help

3.2 evo_rpe

相对位姿误差不进行绝对位姿的比较，相对位姿误差比较运动（姿态增量）。相对位姿误差可以给出局部精度，例如slam系统每米的平移或者旋转漂移量。

命令语法：命令格式参考轨迹估计轨迹 [可选项]
其中格式包括euroc、tum等数据格式，可选项有对齐命令、画图、保存结果等。
常用命令示例：

evo_rpe euroc data.csv V102.txt -r angle_deg --delta 1 --delta_unit m
-va --plot --plot_mode xyz --save_plot ./VIO --save_results ./VIO.zip

命令的含义为求每米考虑旋转角的rpe，以详细模式显示并画图。
命令运行后得到结果如下图所示

其中-r表示ape所基于的姿态关系

不添加-r/–pose_relation和可选项，则默认为trans_part。
–d/–delta表示相对位姿之间的增量，–u/–delta_unit表示增量的单位，可选参数为[f, d, r, m],分别表示[frames, deg, rad, meters]。–d/–delta -u/–delta_unit合起来表示衡量局部精度的单位，如每米，每弧度，每百米等。其中–delta_unit为f时，–delta的参数必须为整形，其余情况下可以为浮点型。–delta 默认为1，–delta_unit默认为f。
-v --plot --plot_mode xyz --save_results results/VINS.zip --save_plot等同evo_ape中所讲。
当在命令中加上–all_pairs,则计算rpe时使用位置数据中所有的对而不是仅连续对，此时，可以通过-t/–delta_tol控制–all_pairs模式下的相对增量的容差（relative delta tolerance）。需要注意–all_pairs下不能使用–plot函数。
可通过 evo_rpe +数据格式 + --help查看更多参数的含义以及如何使用。例如
evo_rpe euroc --help

4.Process multiple results from a metric

evo_res can be used to compare multiple result files from the metrics, i.e

print infos and statistics (default)
plot the results
save the statistics in a table

Here, we use the results from above to generate a plot and a table:

evo_ape/evo_rpe中将结果保存为.zip文件后，可以利用evo_res对不同的结果进行比较。

evo_res results/*.zip -p --save_table results/table.csv

evo_res --help可查看可选参数含义。

evo其他常用命令

结果如下所示：

参考evo： GitHub - MichaelGrupp/evo: Python package for the evaluation of odometry and SLAM

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参考:1. https://blog.csdn.net/haner27/article/details/116709470 2. https://blog.csdn.net/haner27/artic ...

SLAM精度测评——EVO

1.install

2.数据格式(data formal):TUM/EuRoC/Kitti数据集

3数据格式转换

3.1"把EuRoc的数据格式转化成TUM数据格式"

3.2"TUM数据转换成kitti格式"

3.3"TUM数据转换成kitti格式"

4.evo使用

2.Plot multiple trajectories

3.Run a metric on trajectories

3.1 evo_ape

3.2 evo_rpe

4.Process multiple results from a metric

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