evo工具测评orb slam2的TUM数据集

TUM数据集

1.下载TUM数据集

TUM官网，TUM数据集中一般有rgb和depth文件，采集的图像以采集时间命名，下载后的数据集要经TUM官网提供的python见本associate.py提取时间戳官两rgb图像和depth图像，associate.py下载地址

2.运行rgbd数据集

运行命令后，直接在根目录出现CameraTrajectory.txt，KeyFrameTrajectory.txt文件

./Examples/RGB-D/rgbd_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/RGB-D/TUMX.yaml PATH_TO_SEQUENCE_FOLDER ASSOCIATIONS_FILE

但是，运行到会在最后Pangolin的Current Frame窗口卡住，无法自动保存轨迹文件，结果方法是将System.cc的Shutdown（）函数的以下两句注释，之后重新编译

  if(mpViewer)
        pangolin::BindToContext("ORB-SLAM2: Map Viewer");

再运行之后就会出现轨迹

3.evo评测

3.1 evo的安装

pip安装

$ pip install evo --upgrade --no-binary evo

源码安装

$ git clone https://github.com/MichaelGrupp/evo
$ cd evo
$ pip install --editable . --upgrade --no-binary evo

3.2 evo使用方法

evo工具主要有以下六种常用命令

• 指标

evo_ape 用于评估绝对位姿误差(absolute pose error)
evo_rpe 用于评估相对位姿误差(relative pose error)

• 工具

evo_traj 用于分析、绘制或导出一个或多个轨迹
evo_res用于比较evo_ape或evo_rpe中的一个或多个结果文件
evo_fig 用于重新打开序列化绘图的（实验）工具（与–serialize_plot一起保存）
evo_config 用用于全局设置和配置文件操作，例如evo_config show 查看配置

使用–help调用命令以查看选项，例如evo_ape–help

以TUM数据集的rgbd_dataset_freiburg3_walking_halfsphere为例

1.evo_traj

单条轨迹

evo_traj tum groundtruth.txt

输出为
该命令不添加任何参数项，输出轨迹的相关信息。
简单的添加一个参数-p或者–plot即可看到轨迹的图形

evo_traj tum groundtruth.txt  -p