近期的一些进展

以前总被核心已转储困扰,经过在clion下的调试才发现是Pangolin的问题,卸载了安装最新版就好了。
目前在跑数据集,在orbslam2上测试
fr3/walking/xyz 跑的时候出现了跟踪丢失的现象
(1) 评估TUM数据集

以RGB-D数据集:rgbd_dataset_freiburg3_walking_xyz数据集为例

绘制轨迹并对齐:

evo_traj tum groundtruth.txt KeyFrameTrajectory.txt --ref KeyFrameTrajectory.txt -va -p

保存为 trajectories.png xyzview.png rpyview.png

评估绝对位姿误差并画图:

evo_ape tum groundtruth.txt KeyFrameTrajectory.txt -va --plot
python2 evaluate_ate.py groundtruth.txt CameraTrajectory.txt --plot figure.png --offset 0 --scale 1 --verbose

保存为 raw.png map.png

评估相对位姿误差并画图:

evo_rpe tum groundtruth.txt KeyFrameTrajectory.txt -va --plot

保存为 raw.png map.png

python2 evaluate_rpe.py groundtruth.txt CameraTrajectory.txt --fixed_delta --plot figure.png --offset 0 --scale 1 --verbose
python2 evaluate_rpe.py --fixed_delta --delta_unit deg --save alignedTrajectory_rpe.txt --plot rpe.png groundtruth.txt CameraTrajectory.txt --verbose
evo_rpe tum groundtruth.txt KeyFrameTrajectory.txt -va --plot -r 'angle_deg'

评估相对位姿误差并画图同时保存结果:

evo_rpe tum groundtruth.txt KeyFrameTrajectory.txt -va --plot --save_results rpe.zip

同时比较多个数据:

evo_res rpe.zip -p --save_table rpe.csv

保存为 raw.png stats histogram.png boxplot.png violin_histogram.png

绘制多条曲线

evo_traj tum ORB-SLAM2.txt Ours.txt --ref=groundtruth.txt -va --plot --plot_mode xy

https://github.com/ydsf16/dre_slam
https://github.com/nkwangyh/CubemapSLAM
https://github.com/Eralien/TE-ORB_SLAM2

### 关于 `evo_res` 和 `evo_ape` 显示横线问题的解决方案 在使用 `evo_res` 或者 `evo_ape` 工具时,如果发现绘图结果显示为横线而非预期的轨迹误差曲线,通常可能是由于以下几个原因引起的: #### 1. 数据格式不匹配 确保输入的数据文件(如 `.tum`, `.zip` 等)符合指定的标准格式。例如,在 TUM 格式的数据中,时间戳和位姿信息应严格遵循特定顺序和精度要求[^2]。 #### 2. 参数设置错误 检查命令中的参数是否正确配置。特别是 `-r` 参数用于指定误差计算的部分(如平移部分或旋转部分),如果未正确设定可能导致异常结果。例如: ```bash evo_ape tum data.tum vio_loop.txt -r trans_part -v -as -p --save_results ./1.zip ``` 上述命令指定了仅计算平移部分的误差 (`trans_part`) 并保存结果到 `./1.zip` 文件中。若遗漏此选项或者误设其他无关参数,则可能出现横线现象。 #### 3. 软件版本兼容性 确认所使用的 EVO 版本与当前操作系统环境相适应。某些旧版可能存在 bug 导致图形渲染失败。建议查看官方文档或更新至最新稳定版本以解决问题[^4]。 #### 4. 图形库依赖缺失 EVO 绘制图表功能依赖外部图形库支持(如 Matplotlib)。如果安装过程中缺少必要组件也可能引发此类视觉错误。可以通过重新编译项目并验证所有依赖项来排除该可能性[^3]。 针对具体案例分析如下代码片段展示如何调整相关参数避免出现类似情况: ```python import matplotlib.pyplot as plt from evo import main_ape, tools def plot_trajectory(file_path): args = ["tum", file_path, "-r", "trans_part", "-v", "-as", "-p"] result = main_ape.process(args) fig, ax = plt.subplots() ax.plot(result.np_arrays["stamps"], result.np_arrays["errors"]) plt.show() if __name__ == "__main__": input_file = "/path/to/input_data.tum" plot_trajectory(input_file) ``` 通过以上方法可有效减少因参数不当造成的图像失真问题,并提升数据分析准确性[^1]. ---
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