相对位姿误差（RPE）和绝对轨迹误差（ATE）

原创 已于 2024-09-25 18:46:56 修改 · 6.3k 阅读 · 7 ·
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#自动驾驶 #算法

于 2021-10-05 16:35:33 首次发布
本文介绍了SLAM（Simultaneous Localization And Mapping）系统中的两个关键评估指标：相对位姿误差（RPE）和绝对轨迹误差（ATE）。RPE用于衡量相机位姿估计的实时漂移，而ATE则通过直接比较位姿真实值与估计值来评估整体轨迹精度。这两个指标对于理解和改进SLAM系统的性能至关重要。

1. 相对位姿误差（RPE）

用于计算两个相同时间戳上相机位姿的真实值与SLAM系统的估计值之间每隔一段时间位姿变化量之间的差值，也可以理解为位姿真实值与与估计值的实时比较。该标准适合于估计系统的漂移。

2. 绝对轨迹误差（ATE）

直接计算相机位姿的真实值与SLAM系统的估计值之间的差值，首先将真实值与估计值的时间戳对齐，然后计算每对位姿之间的差值，适合于评估SLAM系统的性能。

参考链接：参考文章

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绝对轨迹误差 直接计算相机位姿的真实值与SLAM系统的估计值之间的差，程序首先根据位姿的时间戳将真实值和估计值进行对齐， 然后计算每对位姿之间的差值， 并最终以图表的形式输出， 该标准非常适合于评估视觉 SLAM 系统的性能。 白话：找参考和参考做差 相对位姿误差 用于计算相同两个时间戳上的位姿变化量的差， 同样， 在用时间戳对齐之后， 真实位姿和估计位姿均每隔一段相同时间计算位姿的变化量， 然后对该变化量做差， 以获得相对位姿误差， 该标准适合于估计系统的漂移 白话：找参考 在一定时间间断内对比
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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，这个过程中不可避免会遇到两个精度指标ATE和RPE。这两个evaluation metrics最早是在TUM数据集benchmark中定义的，应用非常广泛。介绍前，先对定义一下公式标注：算法估计位姿：真实位姿：下标代表时间t（或帧）,这里我们假设估计位姿和真实位姿各帧时间已对齐，总帧数相同。表示相隔时间time interval。
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四元素代码，基于MATLAB，计算两个物体相对姿态的四元素参数
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SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即时定位与地图构建）系统的性能评估是确保其在各种环境下稳定性和准确性的关键。其中，ATE和RPE是两种常用的精度评价指标，它们分别代表了绝对轨迹误差(Absolute Trajectory Error)和相对姿态误差(Relative Pose Error)。
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