SLAM中常用到的评价指标 在SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）中，评价指标是用来衡量算法性能和精度的重要指标。以下是一些常用的评价指标：1. 定位误差（Positioning Error）：用于衡量SLAM算法对于机器人位置估计的准确性。通常用欧氏距离或者平方和的根号来衡量实际位置与估计位置
如下图所示,是EVO中计算APE的算法。Absolute Pose Error可以用于评价SLAM轨迹的整体一致性。 在i时刻,我们现在有两个位姿,\(P_{est,i}\)和\(P_{ref,i}\)。前者是我们估计的位姿,后者是真值。根据上面我们得到的结论,要求解它们之间的差异,也就是求它们之间的变换。而它们之间的变换直接可以根据上面推导得到...
需要注意的是,估计位姿和groundtruth通常不在同一坐标系中,因此我们需要先将两者对其:对于双目SLAM和RGB-D SLAM,尺度统一,因此我们需要通过最小二乘法计算一个从估计位姿到真实位姿的转换矩阵 ;对于单目相机,具有尺度不确定性,我们需要计算一个从估计位姿到真实位姿的相似转换矩阵 。因此第i帧的ATE定义如下: 与RPE相...
RGB-D SLAM系统评估的基准---TUM Benchmark for RGB-D SLAM System Evaluation - TUM数据集 在本文中,我们提出了一个基准的RGB-DSLAM系统的评价。数据集包含彩色图像、深度图和相关地面真实摄像机姿态信息。此外,我们提出了两个评估指标,可用于评估视觉里程计和可视化SLAM系统的性能。精确...完整的基准,可以用来评...
1、基于NeRF/Gaussian的全新SLAM算法 2、移动机器人规划控制入门与实践：基于Navigation2 3、自动驾驶的...
首先kitti metric是一种针对室外自动驾驶里程计精度的评价指标,因为它属于相对位姿误差的一种,与On Measuring the Accuracy of SLAM Algorithms一文中提出的计算相隔固定距离两帧的相对位姿误差有两点不同,第一,KITTI metric将translation error和rotation error分别计算;第二,选择了[100, 200, ..., 800]米八种距离...
鲁棒性是评价SLAM算法的重要指标之一。在ORB-SLAM算法中,鲁棒性主要体现在两个方面:特征点的提取和匹配的鲁棒性以及运动估计的鲁棒性。 1. 特征点的提取和匹配的鲁棒性:ORB-SLAM算法通过ORB特征点的提取和描述子的匹配来实现定位和地图构建。在不同场景下,特征点的提取和匹配可能会受到光照变化、遮挡和动态物体等因...
在评估Orbslam3的性能时,可以使用一些指标来衡量其精度、实时性和鲁棒性。下面将逐步介绍这些指标及其意义。 1.定位误差: 定位误差是衡量系统定位精度的指标。一般使用欧几里得距离或者旋转角度来衡量,通常以平均误差和最大误差两种形式来表示。定位误差越小,表示系统的定位精度越高。 2.地图精度: 地图精度是指构建的...
ORBSLAM3的评价指标主要用于衡量其在定位、重建以及回环检测方面的性能。以下是ORBSLAM3的评价指标: 1.重建精度:评估ORB-SLAM3重建出的地图与真实场景之间的一致性。重建精度可以通过计算特征点在地图中的重投影误差来衡量,误差越小说明重建精度越高。 2.相机定位的准确性:评估ORB-SLAM3的相机定位的精确性。可以通过...