euroc数据集.csv文件转化为.tum文件

最新推荐文章于 2024-08-08 13:03:16 发布
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#ubuntu #人工智能 #slam

本文介绍了如何使用evo工具将euroc数据集的csv文件转换为TUM格式，以支持evo的数据可视化需求，通过实例演示了命令行操作和文件转换过程。

虽然我们使用的是euroc数据集，但evo只支持tum格式的绘制，它提供了euroc格式转tum格式的工具。 首先我们打开数据集的mavo/state_groundtruth_estimate0/文件夹，会发现有一个文件： data.csv。
这是一个euroc格式的文件，我们首先要把他转成tum格式。输入以下命令：

evo_traj euroc data.csv --save_as_tum
EuROC 数据集格式及相关代码
～勿据散客～的博客
08-04 1896
Euroc提供ROS和zip两种数据格式。
ORB-SLAM2算法3之EuRoc开源数据集运行ORB-SLAM2生成轨迹并用evo工具评估轨迹
重点记录机器人和自动驾驶相关领域的技术，尤其是计算机视觉，视觉SLAM等，不仅有前言文献或必备算法的学习，也会有实际应用的点滴经验
07-17 2721
ORB-SLAM2算法1 已成功编译安装ORB-SLAM2到本地，本篇目的是用EuRoc开源数据来运行ORB-SLAM2，并生成轨迹，最后用evo评估工具来评估ORB-SLAM2生成的轨迹和真值轨迹。
Euroc中图片的索引文件转化成TUM中图片文件的读取索引文件
weixin_50508111的博客
03-27 1466
Euroc中图片文件的读取索引文件，索引文件格式是.csv的 TUM中图片文件的读取索引文件，索引文件是.txt的 使用以下python文件进行Euroc到TUM的转化 #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import csv # 输入csv文件名称和输出txt文件名称 #csv_file = input('Enter the name of your input csv file: ') #txt_file = input('Enter the name
利用evo将kitti数据集真值轨迹由kitti格式转为tum格式
wj617906617的博客
09-11 2775
从这个里面下载 kitti_poses_and_timestamps_to_trajectory.py程序。（4）执行如下代码生成tum格式的数据（下面以07文件夹为例）从网上复制的，前面是对应的序列，明确自己需要的序列号。最终生成的tum数据文件名为tum_xx_gt.txt。我已经将生成好的数据打包上传了资源，有需要的搜索下载。（3）下载对应的poses文件 xx.txt文件。以及times.txt文件，下载链接为。
数据集总结TUM、KITTI、EuRoC
04-30
下载自TUM的数据集，应该是最小的一个了，希望对大家有用
用evo工具分析ORB-SLAM2运行TUM，KITTI，EuRoC数据集轨迹
m0_60355964的博客
11-11 1万+
在ORB-SLAM2的学习过程中，不可避免的会用到这些数据集来运行程序，并且还会将运行轨迹与相机真实轨迹作对比，下面就介绍使用evo工具分析SLAM常用TUM，KITTI，EuRoC数据集。SLAM数据集TUM，KITTI，EuRoC数据集的下载地址与真实轨迹文件的查找总结的博客链接。
VINS-fusion 跑通Euroc、TUM、KITTI数据集，以及评估工具EVO的下载和使用
weixin_49247766的博客
10-09 9293
ubuntu20.04中python版本是3.x，因此对应的pip工具会变成pip3，可以先参考如下链接查看自己系统的python和pip版本。再调用如下命令对evo工具进行安装。
orb-slam2跑通EuRoC数据集，并用evo对其进行评估（详细）
weixin_62464833的博客
05-31 5701
orb-slam2跑通EuRoc数据集，并用evo对其进行评估
Euroc数据集，从论文中学习该数据集格式
weixin_44754915的博客
05-14 1267
根据euroc数据集论文，分析数据集格式。 imu data.csv 该文件中，陀螺仪和加速度计数据都是在传感器坐标系下表示的。 也就是上右前/上左后？？ 但是z轴加速度是负的，难道是上左后坐标系？？？ position / pose 地面位置 对于地面真实数据 （1）Leica Nova MS50激光轨迹跟踪器测量了安装在MAV顶部棱镜的位置。 测量精度mm级别，频率20Hz (2) 有一些数据集，Vicon运动捕捉系统提供了坐标系的6D位姿信息，该坐标系是由安装在微型飞行器上的一
SLAM数据集TUM，KITTI，EuRoC数据集的下载地址与真实轨迹文件的查找
热门推荐
m0_60355964的博客
07-28 1万+
在SLAM的学习过程中，不可避免的会用到这些数据集来运行程序，并且还会将运行轨迹与相机真实轨迹作对比，下面就介绍SLAM常用数据集TUM，KITTI，EuRoC数据集的下载地址与真实轨迹文件的查找。
GVINS输出轨迹修改为tum格式并用evo评估
qq_43224282的博客
08-08 1021
GVINS轨迹转tum并用evo评估
Vins-Fusion运行kitti,euroc和tum数据集并使用evo评估
schFallingCloud
06-22 6488
ubuntu下，Vins-Fusion运行kitti,euroc和tum数据集并使用evo评估
[ROS学习]Euroc数据集真实轨迹的读取与显示
暮落晨风的博客
02-23 6294
基于rviz的euroc数据集真实轨迹的显示
使用EVO工具测评SLAM轨迹
qq_43526137的博客
10-24 2110
EVO
轨迹评估工具使用：evo安装以及学习
weixin_52303102的博客
05-18 7898
evo相关的系列博文的学习和里面一些命令的总结，后面有用到
T265录制的rosbag拆包：拆IMU序列和图像序列方法以及如何制作双目euroc、双目tum数据集
qq_41694024的博客
05-12 2378
我们需要将时间戳进行对齐，对齐的原则：由于我们使用双目图像主要是使用的左目图像，因此我按照左目图像的时间戳去对齐右目，这样可以将IMU的损失率降到最小。执行下面的脚本，自动拆左右目图像，自动生成IMU的csv信息和txt信息，对齐时间戳、生成左目图像的时间戳。我们执行下面的脚本后，在脚本的同名文件夹下生成了TUM数据集以及EUROC数据集所需的文件信息。我们将我们所做的东西打包成euroc数据集的格式就可以了。其中有文件data.csv，存储着时间戳和图像的关系，其实都是一样的。
ORBSLAM数据集、evo评估工具介绍
weixin_42751489的博客
04-13 5808
本文分为两部分，第一部分介绍KITTI、TUM、EUROC数据集；第二部分介绍EVO评估工具 文章目录前言1. 数据集介绍1.1 KITTI数据集1.1.1 背景1.1.2 特点1.1.3 数据采集平台1.2 TUM数据集1.2.1 背景1.2.2 特点1.2.3 数据集结构1.3.3 数据集格式特点1.3 EUROC数据集1.3.1 背景1.3.2 移动平台与传感器二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 前言 1. 数据集介绍 1.1 KITTI数据集 参考文章 论文地址 1.1.1 背景 KITTI
使用EVO测评时对数据文件的处理
m0_74142169的博客
07-16 823
针对IC-GVINS的输出文件进行处理时，以urban39ROS包为例，其包含的truth_traj.csv文件时标准的tum格式，无需修改，而IC-GVINS生成的trajectory.csv文件中包含了大量空格符，需要进行修改才能运行。由这两组报错可知Tum格式文件与EuRoC格式文件的不同，一个文件属于哪种类型与后缀是.csv还是.txt无关，得根据文件内容的格式来判断在命令行中使用tum还是euroc。tr刚执行时，字符串1中的字符被映射到字符串2中的字符，然后转换操作开始。
evo轨迹评估euroc数据集步骤及其指令
最新发布
12-06
evo是一个用于评估视觉里程计和SLAM系统轨迹的工具包。EVO支持多种数据集，包括KITTI、EuRoC等。以下是使用evo评估EuRoC数据集的步骤及其指令： ### 步骤一：安装evo 首先，确保你已经安装了Python和pip。然后使用pip安装evo： ```bash pip install evo --upgrade --no-binary evo ``` ### 步骤二：下载EuRoC数据集 从[EuRoC数据集官网](https://projects.asl.ethz.ch/datasets/doku.php?id=kmavvisualinertialdatasets)下载你需要评估的数据集。 ### 步骤三：准备轨迹文件 假设你已经运行了你的SLAM算法并生成了轨迹文件。通常轨迹文件可以是TUM格式的.txt文件或EuRoC提供的groundtruth.txt文件。 ### 步骤四：使用evo进行评估 1. **转换轨迹格式**（如果需要）： 如果你的轨迹文件不是TUM格式，可以使用evo进行转换。例如，将EuRoC的groundtruth.csv转换为TUM格式： ```bash evo_traj euroc groundtruth.csv -p --save_as_tum ``` 2. **评估轨迹**： 使用evo_traj命令评估轨迹。假设你的预测轨迹文件为`pred_traj.txt`，真实轨迹文件为`gt_traj.txt`： ```bash evo_traj tum pred_traj.txt gt_traj.txt -p --plot_mode=xz ``` 3. **计算误差**： 使用evo_rpe和evo_ape命令计算相对位姿误差（RPE）和绝对位姿误差（APE）： ```bash evo_rpe tum gt_traj.txt pred_traj.txt --fixed_delta --delta 1 --plot --plot_mode=xz evo_ape tum gt_traj.txt pred_traj.txt --plot --plot_mode=xz ``` ### 步骤五：查看结果 evo会生成一些图表和统计数据，帮助你评估轨迹的质量。你可以通过命令行查看这些结果，或者在生成的图表中进行分析。 ### 指令总结 - 安装evo：`pip install evo --upgrade --no-binary evo` - 转换轨迹格式：`evo_traj euroc groundtruth.csv -p --save_as_tum` - 评估轨迹：`evo_traj tum pred_traj.txt gt_traj.txt -p --plot_mode=xz` - 计算相对位姿误差：`evo_rpe tum gt_traj.txt pred_traj.txt --fixed_delta --delta 1 --plot --plot_mode=xz` - 计算绝对位姿误差：`evo_ape tum gt_traj.txt pred_traj.txt --plot --plot_mode=xz`
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