SLAM评估-evo绘制APE、ATE和ARE曲线

APE、ATE、ARE介绍

LVI-SAM(Lidar Visual-Inertial Smoothing and Mapping)是一种结合激光雷达、视觉和惯性测量的里程计和地图构建方法。在评估LVI-SAM的性能时,通常会使用以下几种指标:
APT(Absolute Pose Trajectory Error):绝对位姿轨迹误差,表示估计的轨迹与真实轨迹之间的差异。APT通常通过计算估计轨迹和真实轨迹之间的欧几里得距离来量化,反映了系统在全局坐标系中的定位精度。

ATE(Absolute Trajectory Error):绝对轨迹误差,类似于APT,ATE用于评估估计轨迹与真实轨迹之间的误差。ATE通常是通过计算每个时间点的位姿误差,然后取平均值或根均方误差(RMSE)来表示。

ARE(Absolute Rotation Error):绝对旋转误差,专门用于评估估计的旋转部分(姿态)与真实旋转之间的差异。ARE通常通过计算旋转矩阵或四元数之间的差异来量化,反映了系统在姿态估计方面的精度。

这些指标帮助研究人员和工程师评估LVI-SAM在不同场景下的性能,确保其在实际应用中的可靠性和准确性。

evo绘制

  • 假设gt.txt为真值文件,lvisam.txt为轨迹文件

绘制APE曲线(full-平移+旋转)

evo_ape tum gt.txt lvisam.txt -r full -va --plot --plot_mode xy --save_plot ./lvisamplotape

绘制ATE曲线(transplant-平移)

evo_ape tum gt.txt lvisam.txt -r trans_part -va --plot --plot_mode xy --save_plot ./lvisamplotate

绘制ARE曲线(rotation)

evo_ape tum gt.txt lvisam.txt -r angle_deg -va --plot --plot_mode xy --save_plot ./lvisamplotare
### Evo 工具在 ATE 环境中的应用及评估方法 Evo 是一种专门设计用于评估 SLAM 或里程计系统性能的开源 Python 工具包[^1]。其中,绝对轨迹误差(Absolute Trajectory Error, ATE)是一种常用的评价指标,用来衡量估计轨迹与真实轨迹之间的偏差。 #### 使用 Evo 工具计算 ATE 的基本流程 通过 Evo 工具可以方便地加载真值文件估算轨迹文件,并自动完成 ATE 计算以及可视化操作。以下是具体实现方式: 1. **准备输入数据** 需要两个主要的数据文件:一个是地面真值文件 `gt.txt`,另一个是待评估算法生成的轨迹文件 `lvisam.txt`。这两个文件通常采用 TUM 格式或 KITTI 格式的姿态记录形式[^3]。 2. **安装 Evo 工具** 如果尚未安装 Evo 工具,则可以通过 pip 安装命令快速获取: ```bash pip install evo ``` 3. **执行 ATE 评估脚本** 利用 Evo 提供的功能模块编写简单的 Python 脚本来处理上述两份数据集并输出结果图表。下面是一个典型的例子代码片段展示如何调用该功能库来进行 ATE 分析: ```python import numpy as np from evo.core.trajectory import PoseTrajectory3D from evo.tools.file_interface import load_kitti_poses_file from evo.core.metrics import APE_metric # 加载真值预测轨迹 gt_traj = PoseTrajectory3D.load_from_txt("path/to/gt.txt", format="kitti") est_traj = PoseTrajectory3D.load_from_txt("path/to/lvisam.txt", format="kitti") # 对齐两条轨迹 (可选) aligned_est_traj = est_traj.align(gt_traj) # 创建 APE 度量对象 ape_metric = APE_metric.PoseErrorMetric() # 添加轨迹到度量器中 ape_metric.add_trajectory_pair(gt_traj, aligned_est_traj) # 获取统计摘要 stats_summary = ape_metric.get_all_statistics() print(stats_summary) ``` 4. **解读 ATE 结果** 输出的结果会包含多种统计数据,比如平均误差、标准差、最大最小值等,这些都可以作为评判 SLAM 性能的重要依据之一。 #### 注意事项 为了获得更精确可靠的结论,在实际运用过程中还需要注意一些细节问题,例如时间戳同步校准、坐标系转换匹配等问题都可能影响最终得到的 ATE 数字大小及其意义解释[^2]。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值