[学习笔记-SLAM篇]评估指标

最新推荐文章于 2024-07-17 18:33:54 发布
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分类专栏： SLAM篇 文章标签： 计算机视觉
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/warningm_dm/article/details/121001919
本文详细介绍了视觉SLAM算法的精度评价指标，包括绝对位姿误差(ATE)、相对位姿误差(RPE)以及姿态平均误差(APE)。特别是对于APE的旋转部分，通过指令-rrot_part进行输出。这些指标对于理解和优化SLAM系统的性能至关重要。

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机器学习笔记 - 深度学习在网球运动分析上的应用
学以致用 知行合一
07-13 1616
观看网球比赛时，您可以根据中间或角落的发球次数、球的深度、向左或向右的偏好来自动丰富视图，具体取决于球员所处的位置。此类统计数据可以通过 Hawk-Eye、IBM Slamtracker 等工具提供。 Hawk-Eye 是一个复杂的系统，由多达 10 个高速摄像头组成，能够高精度跟踪球、获取其真实位置并显示任何弹跳的重建。 IBM Slamtracker，一个提供实时分数和统计数据（每个点 15 到 25 个参数）的应用程序，以增强球迷的体验。该系统极其精确，但也非常复杂，由 8
机器学习笔记 - JigsawNet论文解读
学以致用 知行合一
05-21 877
本文提出了一种新的算法，可以将任意切碎的图像重新组合为其原始状态。现有的重组管道通常由局部匹配阶段和全局组合阶段组成。在本地阶段，片段重组的一个关键挑战是可靠地计算和识别正确的成对匹配，大多数现有算法都使用手工特征，因此不能可靠地处理复杂的谜题。我们构建了一个深度卷积神经网络来检测成对拼接的兼容性，并用它来修剪计算的成对匹配。为了提高网络效率和准确性，我们将 CNN 的计算转移到拼接区域并应用了 boost 训练策略。在全局作曲阶段，我们将常用的贪心边缘选择策略修改为两种新的基于闭环的搜...
SLAM算法精度评价指标（ATE、RPE）
u014374826的博客
07-12 1814
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。
SLAM中的位姿与轨迹评价指标:APE、RPE、ATE、RTE
lovely_yoshino的博客
12-31 1万+
{T}t}\)，这也就是\(T。
【SLAM评估指标介绍】—— SLAM精度的评估的几种指标介绍
最新发布
2401_82458959的博客
07-17 3382
SLAM（同步定位与地图构建）技术的精度评估对其可靠性和性能至关重要。常用的评估指标包括绝对轨迹误差（`ATE`）、相对姿态误差（`RPE`）、地图精度和闭环检测。ATE用于衡量SLAM系统估计轨迹与实际路径之间的偏差，通过计算估计位置和真实位置的欧氏距离来量化定位精度，低ATE值表明系统能更准确地反映实际路径。RPE评估相邻帧之间的相对运动估计误差，通过比较估计的相对运动与真实相对运动之间的差异来衡量局部精度，常用于评估短时间内的累积误差，特别适用于动态环境。
SLAM 轨迹评估 性能指标 汇总
weixin_44458958的博客
05-30 4230
假如有2000次观测，即m=2000，对于某一次（第i次）观测来说，y值是真实值，而h(x)是观测值，对所有m次观测的的偏差取平方后相加，得到的值再除以m，然后再开根号，就得到RMSE了。它们之间在的区别在于，RMSE先对偏差做了一次平方，这样，如果误差的离散度高，也就是说，如果最大偏差值大的话，RMSE就放大了。RRE是另外一种计算误差的方式，相比于上面计算的旋转误差，应该是等价的。但是还有一个比较让人迷糊的概念是标准误差，体现的是使用样本来估计总体，这时，上面公式里的1/n，变成了1/(n-1)。
SLAM中常用到的评价指标
SLAM小土堆
10-05 1万+
主要是想整理一下关于tum rgbd数据集和kitti数据集的评价指标，之后比较结果不能只看数值大小，还要非常清楚背后的含义。 一. 从TUM数据集出发 前提假设： 给出的位姿估计值为P1...Pn∈SE(3)P_1 ... P_n \in SE(3)P1​...Pn​∈SE(3), 真值为Q1...Qn∈SE(3)Q_1 ... Qn \in SE(3)Q1​...Qn∈SE(3)， 下标代表时间t（或帧）,这里假设估计位姿和真实位姿各帧时间已对齐，总帧数相同。 1. 相对位姿误差RPE(relative
SLAM的精度评价标准
随风的博客
04-01 8601
SLAM的精度评价标准
学习笔记之——3D Gaussian Splatting及其在SLAM与自动驾驶上的应用调研
gwpscut的博客
01-09 2万+
论文主页3D Gaussian Splatting是最近NeRF方面的突破性工作，它的特点在于重建质量高的情况下还能接入传统光栅化，优化速度也快（能够在较少的训练时间，实现SOTA级别的NeRF的实时渲染效果，且可以以 1080p 分辨率进行高质量的实时（≥ 30 fps）新视图合成）。开山之作就是论文“3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering”是2023年SIGGRAPH最佳论文。
VDO-SLAM ：一种动态目标感知的视觉SLAM系统
计算机视觉life
09-10 8450
VDO-SLAM ：一种动态目标感知的视觉SLAM系统 （VDO-SLAM ：A Visual Dynamic Object-aware SLAM System） 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2005.11052v2.pdf 代码： https://github.com/halajun/vdo_slam 摘要： 场景刚性假设，也称为静态环境假设，经常被使用到SLAM算法中。如今大部分算法在复杂的动态环境下运行时，会考虑通过删除移动物体或单独跟踪移动物体来简化问题。这种强假设限制了自
【Orb-SLAM3与深度学习的深度结合】：Windows x64上AI与SLAM的实践与优化
本文旨在探讨Orb-SLAM3与深度学习在Windows x64平台上的集成和应用。首先，介绍了Orb-SLAM3的基础理解及其在Windows x64上的部署与配置方法。接着，深入分析了SLAM与深度学习理论上的结合，以及算法层面的融合策略和...
视觉Slam3 评价指标及计算方法
m0_64767429的博客
08-04 3974
视觉slam 评价指标
SLAM 精度评估
weixin_43802726的博客
07-05 1707
本篇博客之后，如果你还想进一步了解它更细致的使用，你可以浏览的 evo 在 github 上的。SLAM 精度的评估有两个最重要的指标，即绝对轨迹误差（ATE）和相对位姿误差（RPE）的。核心功能是能够绘制相机的轨迹，解释：参数-a、-s、-p 即为选择的参数，分别表示进行轨迹的对齐和尺度修正，以及-p 表。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。作者提供了两种安装方法。
SLAM精度评估
lovely_yoshino的博客
05-19 9049
0. 简介 最近在群里划水时，看到很多初学的SLAMer面对精度评估这个问题无从下手。而精度评估确实是在SLAM算法实际评估中急需一种手段和工具，本文将从2维室内和3维室外两个层面来向各位展示如何通过各种手段来对SLAM算法完成。 1. 2D评估–基于cartographer 室内的评估方案比较多样，作者也选取了几种方法来实现二维层面上的室内定位性能评估 1.1 直尺和角度计 这种是作为最简单粗糙的一种方式，但是由于其低廉的成本以及边界的衡量性能被广泛适用于一些小厂的开发人员当中。该定位精度需要根据操作人员
SLAM_轨迹算法精度评价指标（ATE、RPE）
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惊鸿一博
03-21 2万+
目录 1. 前言 2. RPE： relative pose error 相对位姿误差 3. ATE： absolute trajectory error 绝对轨迹误差 4. 工具：EVO 4.1 安装 4.2 usage 1. 轨迹可视化 2. APE 3. RPE 4.3 metrics解析 视觉SLAM基础：算法精度评价指标（ATE、RPE） 1. 前言 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
评价SLAM算法的一些指标及评价工具evo的使用方法
weixin_38504276的博客
12-09 1万+
写在前面的话 在读论文中，在实验部分一般都会出现大量的图表来辅助证明自己的结论，也会有一些相应的指标来评价算法的精度及稳定性等，在这里整理一下相关的东西，方便日后查看。 评价指标 绝对轨迹误差（ATE:abosulte trajectory error)：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...
SLAM精度测评——rpg_trajectory_evaluatio
格物致知
11-12 1728
1. install https://github.com/ccxslam/rpg_trajectory_evaluation#install 下载catkin_simple：https://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 ...
slam算法_视觉SLAM基础：算法精度评价指标（ATE、RPE）
weixin_39883670的博客
11-24 1031
视觉SLAM基础：算法精度评价指标（ATE、RPE）update：加入了EVO的介绍。1. 前言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...
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