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可以评估两条轨迹的误差,主要有两个命令: evo_ape:计算绝对位姿误差(absolute pose error),用于整体评估整条轨迹的全局一致性; evo_rpe:计算相对位姿误差(relative pose error),用于评价轨迹局部的准确性。 这两个指令也支持evo_traj的可选参数,轨迹对齐-a与尺度缩放-s。完整指令如下: evo_ape tum realTraj....
evo_config工具允许调整全局设置或生成自定义配置文件。提供绘图设置选项，可通过命令行参数或自定义JSON文件调整绘图外观。评估流程：绘制轨迹与对齐时间戳。执行轨迹评估指令，如APERPE来对比两轨迹。使用evo_res进行不同评估结果之间的比较。总结：evo库是一个强大的工具集，用于SLAM轨迹的精度评估。它提供...
2.1evo_traj:轨迹可视化工具 evo_traj可以打开任意多个轨迹,查看统计信息,进行对齐以及画图操作,同时可以将轨迹转换成其他格式。一般使用命令如下: //将bag文件里的里程计topic轨迹转化为tum格式txt文件 evo_traj bag name.bag /topic_name --save_as_tum //查看tum轨迹文件,并绘制图像,-v 详细模式查看 --full_...
进行轨迹对齐，首先指定参考轨迹，然后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。自定义变换，通过制定格式为 `.json` 的文件来实现坐标系下的变换操作。evo 支持多种数据格式，包括 ROS bag、KITTI、TUM、EuRoc，推荐使用 TUM 格式，因其简洁。结果保存形式多样，包括保存为 bag、TUM、...
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,或评估估计轨迹与真值的误差。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进行相互转换。在此仅对其基本功能做简要介绍。 一、安装 ...
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...
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，...
今天用orbslam2跑euroc数据集,将结果和真实轨迹用evo测评,发现差别特别大: evo_traj tum data.tum CameraTrajectory.txt --plot --plot_mode=xy 最后发现两组数据没有对齐,evo提供了自动对齐与尺度校正功能,正确的用法如下:(需要指定参考数据--ref=data.tum) evo_traj tum CameraTrajectory.txt --ref=data....
今天用orbslam2跑euroc数据集,将结果和真实轨迹用evo测评,发现差别特别大: evo_traj tum data.tum CameraTrajectory.txt --plot --plot_mode=xy 最后发现两组数据没有对齐,evo提供了自动对齐与尺度校正功能,正确的用法如下:(需要指定参考数据--ref=data.tum) evo_traj tum CameraTrajectory.txt --ref=data....