bag groundtruth ORB-SLAM S-PTAM //可以用–all_topic 选项来加载ros包中所有的轨迹信息 指定参考轨迹 使用–ref 选项将其中一个标记为参考轨迹。(比如groundtruth) evo_traj bag ROS_example.bag ORB-SLAM S-PTAM --ref groundtruth 检查轨迹数据 v/–-verbose (输出文件数据的相关信息) name: groundtruth...
evo是一款用于视觉里程计和SLAM问题的轨迹评估工具. 核心功能是能够绘制相机的轨迹, 或评估轨迹与真值之间的误差. 支持多种数据集的轨迹格式(TUM、KITTI、EuRoC MAV、ROS的bag), 同时支持这些数据格式之间的相互转换。 2、evo安装 conda create -n base python=3.8 conda activate base pip install evo --upgrade...
SLAM中EVO评估轨迹 1 evo 1.1 介绍 evo是一个开源工具,用于处理、评估和比较里程计算法和SLAM算法的轨迹输出。支持以下格式的轨迹: 'TUM'轨迹文件 'KITTI'位姿文件 'EuRoC MAV'(.csv真值和TUM轨迹文件) ros/ros2的bag文件,一些位姿话题(具体见evo主页) 项目地址:https://github.com/MichaelGrupp/evo.git 1.2 ...
在SLAM EVO中,参数的设置直接影响着定位和建图的性能。下面将介绍一些常用的SLAM EVO参数,并解释它们的作用和影响。 1. 特征提取器参数:特征提取器用于从图像或激光雷达数据中提取特征点,常见的特征提取器有FAST、ORB、SIFT等。特征提取器的参数设置包括特征点数量、特征点提取速度等。适当调整特征提取器的参数可以...
在SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)领域,Evo被用于评估轨迹质量。通过模拟自然界的进化过程,Evo能够找到最优的轨迹解决方案,从而提高SLAM系统的定位精度和地图构建质量。Evo方法的核心思想是利用种群进化来寻找最优解。在SLAM轨迹评估中,Evo将多个候选轨迹作为初始种群,通过不断迭代进化,逐渐淘汰适应度低的轨迹...
SLAM轨迹精度评估中evo库的主要功能和特点包括：轨迹处理与绘制：使用evo_traj工具处理多条轨迹。通过–ref选项指定参考轨迹。支持二维和三维视图绘制轨迹。可独立展示x、y、z轴或roll、pitch、yaw数据。轨迹对齐与变换：对其他轨迹进行对齐，调整为最佳匹配时间戳，确保数据一致性。支持自定义坐标系下的变换...
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，...
1. Plot multiple trajectories evo简介 evo是一个很好的测评工具,它可以根据时间戳将轨迹进行对齐,同时可以将不同尺度的轨迹按照你指定的标准轨迹进行拉伸对齐,并可以算出均方差等评定参数,用于测评slam算法性能 github地址:https:///MichaelGrupp/evo ...
EVO是用来评估SLAM系统测量数据以及输出估计优劣的Python工具,详细说明请参照: https://github.com/MichaelGrupp/evo 一. 系统环境 Ubuntu16.04 二. 安装和更新EVO 第一种方式: git clone https://github.com/MichaelGrupp/evo.gitcd evopip install --user . --upgrade 第二种方式: sudo apt-get install pyth...
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。这里还是以kitti为例,tum和euroc格式相同。 evo_rpe kitti ground_truth.txt tra1.txt -r full -va --plot --plot_mode xyz --save_plot ./tra1plot --save_results...