SLAM精度测评——rpg_trajectory_evaluatio

本文介绍如何安装和使用 rpg_trajectory_evaluation 工具进行轨迹评估。包括从 GitHub 下载 catkin_simple 和 rpg_trajectory_evaluation,建立工作空间并编译。详细解释了固定文件格式要求及评价参数设置,如 align_type 和 align_num_frames 的作用。同时提供作为 ROS 或独立包运行的命令。
  • 1.  install

https://github.com/ccxslam/rpg_trajectory_evaluation#install

下载catkin_simplehttps://github.com/catkin/catkin_simple 建立工作空间 src下载,编译,然后下载rpg_trajectory_evaluatio,编译安装即可。

  • 2.固定文件格式

  • stamped_groundtruth.txt: groundtruth poses with timestamps
  • stamped_traj_estimate.txt: estimated poses with timestamps
  • (optional) eval_cfg.yaml: specify evaluation parameters

groundtruth 格式:

# timestamp tx ty tz qx qy qz qw

 

3.Evaluation parameters

Currently eval_cfg.yaml specifies two parameters for trajectory alignment (used in absolute errors):

  • align_type:
    • sim3: a similarity transformation (for vision-only monocular case)
    • se3: a rigid body transformation (for vision-only stereo case)
    • posyaw: a translation plus a rotation around gravity (for visual-inertial case)
    • none: do not align the trajectory
  • align_num_frames: the number of poses (starting from the beginning) that will be used in the trajectory alignment. -1 means all poses will be used.

4 .  Single trajectory estimate

As a ROS package, run

rosrun rpg_trajectory_evaluation analyze_trajectory_single.py <result_folder>

or as a standalone package, run

python2 analyze_trajectory_single.py <result_folder> 

<result_folder> should contain the groundtruth, trajectory estimate and optionally the evaluation configuration as mentioned above.

待续。。。。。 

SLAM精度评估中的EVO是指使用EVO工具来评估SLAM系统的轨迹误差。EVO是一个开源的工具,用于评估SLAM系统的性能。它提供了一系列命令和功能,可以计算和可视化SLAM系统的轨迹误差。 在EVO中,有几个常用的命令可以用来评估SLAM系统的轨迹误差。其中,evo_traj命令用于评估轨迹误差,可以使用手写的ATE(绝对位姿误差)和RPE(相对位姿误差)来比较SLAM系统的性能。\[1\] 相对位姿误差主要用于比较运动(姿态增量),而不是进行绝对位姿的比较。相对位姿误差可以给出局部精度,例如SLAM系统每米的平移或旋转漂移量。可以使用evo_rpe命令来计算相对位姿误差,并通过设置参数来进行可视化和保存结果。\[2\] 另外,evo_ape命令可以用于计算ATE(绝对位姿误差),并提供了可视化和保存结果的功能。可以使用该命令来评估SLAM系统在KITTI数据集上的性能。\[3\] 总之,EVO是一个用于评估SLAM系统性能的工具,可以通过计算和可视化轨迹误差来评估SLAM系统的精度。可以使用evo_traj、evo_rpe和evo_ape等命令来进行评估和分析。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [SLAM精度测评——EVO进阶](https://blog.youkuaiyun.com/Darlingqiang/article/details/123534388)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [ros中SLAM的EVO、APE测评——SLAM精度测评(一)](https://blog.youkuaiyun.com/Yangy_Jiaojiao/article/details/124419966)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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