当我们需要评估一个SLAM/VO算法的表现时,可以从时耗、复杂度、精度多个角度切入,其中对精度的评价是我们最关注的。 视觉SLAM 常用绝对位姿误差(Absolute Pose Error, APE)、 均方根误差(Root Mean Square Error, RMSE)和标准差(Standard Deviation, STD) 等指标来评估运动轨迹的精度,即算法估计位姿和真实位姿之间...
ape采用了umeyama算法来对齐两条轨迹,设x是需要评估的轨迹的位置坐标,y是groundtruth的轨迹的位置坐标,此时需要找到一个尺度s,旋转矩阵R,平移向量t,使得待评估的轨迹和groundtruth可以对齐,用公式可写成如下形式: y=sRx+t 执行该命令后终端会相应的生成 s、R 、t 的值;除此之外,还会生成相应的7个评价指标: max...
一、SLAM评价指标 在评估SLAM/VO算法时，需要从时耗、复杂度、精度等多个角度进行。其中，精度评价是最重要的考量。视觉SLAM通常使用绝对位姿误差（APE）、均方根误差（RMSE）和标准差（STD）等指标来评估运动轨迹的精度，这些指标衡量的是算法估计位姿与真实位姿之间的误差。APE首先对齐真实值和估计值，...
SLAM --- 误差测评 ATE、RPE,与EVO 一、误差 1.1 ABSOLUTE TRAJECTORY ERROR (ATE) 1.2 RELATIVE POSE ERROR (RPE) 1.3 ABSOLUTE POSE ERROR (APE) 二、EVO工具 一、误差 内容取自 TUM数据集: https://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-d... 查看原文 SLAM精度评定工具EVO使用方法详解 evo_ape 计...
1. ATE/APE2. RPE3. SLAM 轨迹保存格式3.1 TUM 3.2 KITTI 4. EVO4.1 评估指标 4.2 使用 4.2.1 轨迹可视化 4.2.2 APE 4.2.3 RPE 4.3 其他常用命令 4.3.1 evo_traj 4.4 其他参数Reference:高翔,张涛 《视觉SLAM十四讲》 视觉SLAM基础:算法精度评价指标(ATE、RPE)...
1. ATE/APE 2. RPE 3. SLAM 轨迹保存格式 3.1 TUM 3.2 KITTI 4. EVO 4.1 评估指标 4.2 使用 4.2.1 轨迹可视化 4.2.2 APE 4.2.3 RPE 4.3 其他常用命令 4.3.1 evo_traj 4.4 其他参数 Reference: 高翔,张涛 《视觉SLAM十四讲》 视觉SLAM基础:算法精度评价指标(ATE、RPE) 在实际工程中,我们经常需要...