评价SLAM算法的一些指标及评价工具evo的使用方法

墨蓝 2023-06-20 09:17 25阅读 0赞

### 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， 并最终以图表的形式输出， 该标准非常适合于评估视觉 SLAM 系统的性能。

**相对位姿误差(RPE:relative pose error)**:用于计算相同两个时间戳上的位姿变化量的差， 同样， 在用时间戳对齐之后， 真实位姿和估计位姿均每隔一段相同时间计算位姿的变化量， 然后对该变化量做差， 以获得相对位姿误差， 该标准适合于估计系统的漂移。

**均方根误差( RMSE:Root Mean Square Error)**: 是观测值与真值偏差的平方和与观测次数m比值的平方根。 是用来衡量观测值同真值之间的偏差。表达式为：  
![在这里插入图片描述][20191209194505565.png]

\*\* 平均绝对误差（MAE：Mean Absolute Error ）\*\*: 是绝对误差的平均值,能更好地反映预测值误差的实际情况。表达式为：  
![在这里插入图片描述][20191209194723160.png]

**标准差（SD: Standard Deviation ）**: 是方差的算数平方根.是用来衡量一组数自身的离散程度.表达式为：  
![在这里插入图片描述][20191209194843599.png]

#### evo工具 ####

对于此工具的理解：在slam算法中，用于画输出的轨迹，误差的比较等。  
支持的有四种数据集格式：

'TUM' 轨迹文件
    'KITTI' 位姿
    'EuRoC MAV' (.csv groundtruth and TUM trajectory file)
    ROS bagfile with geometry_msgs/PoseStamped, geometry_msgs/TransformStamped, geometry_msgs/PoseWithCovarianceStamped or nav_msgs/Odometry topics
    具体每种数据集格式如何，查看官网吧。

官方地址：https://github.com/MichaelGrupp/evo  
**安装**: 有两种方式，从命令行安装或者从源码安装，两种方式都很简单，一两句命令就搞定。

sudo apt install python-pip
    pip install evo --upgrade --no-binary evo

执行次命令并且无任何问题，但是在之后利用工具画轨迹或者其他操作时却出现error

evo_traj:command not found

这个问题应该其他人也出现过，可能是pip的版本问题，但是我去官网下面看到的方法是*重启一下电脑*就ok，于是我也重启就ok了，就没有深究。

**测试**:从github上下载下来的evo文件夹里有一些示例，进入到test/data文件中，

1）绘制多条轨迹，例子：使用evo\_traj绘制两个KITTI姿势文件和地面真实evo\_traj

evo_traj kitti KITTI_00_ORB.txt KITTI_00_SPTAM.txt --ref=KITTI_00_gt.txt -p --plot_mode=xz

绘制结果：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODUwNDI3Ng_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
2）对轨迹进行度量：使用evo\_ape （以KITTI\_00\_gt.txt为参考（事实））计算来自ORB-SLAM和S-PTAM的两个轨迹的绝对姿态误差，并绘制并将各个结果保存到.zip文件中以获取evo\_res  
第一条命令，画ORB-SLAM与参考轨迹的APE,并存入ORB.zip中。

mkdir results 
    evo_ape kitti KITTI_00_gt.txt KITTI_00_ORB.txt -va --plot --plot_mode xz --save_results results/ORB.zip

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODUwNDI3Ng_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
第二条命令，画S-PTAM与参考轨迹的APE,并存入SPTAM.zip

evo_ape kitti KITTI_00_gt.txt KITTI_00_SPTAM.txt -va --plot --plot_mode xz --save_results results/SPTAM.zip

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODUwNDI3Ng_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
3)处理一个指标的多个结果: evo\_res可用于比较来自指标的多个结果文件, 包括打印信息和统计信息（默认）  
，绘制结果，将统计信息保存在表中。将上面产生的压缩文件生成图表和表格

evo_res results/*.zip -p --save_table results/table.csv

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODUwNDI3Ng_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODUwNDI3Ng_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODUwNDI3Ng_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]  
4）数据集格式转换

evo_traj euroc V102_groundtruth.csv --save_as_tum
    evo_traj euroc V102_groundtruth.csv --save_as_bag
    evo_traj euroc V102_groundtruth.csv --save_as_kitti

将\*.csv格式转换为其它三种数据集格式。  
![在这里插入图片描述][20191209205528359.png]

evo\_traj tum fr2\_desk\_ORB.txt --ref=fr2\_desk\_groundtruth.txt -p --plot\_mode=xyz

没有–save\_as\_euroc选项，因为EuRoC格式仅对EuRoC数据集的基本事实有意义

5)调整显示尺寸

evo\_config set plot\_figsize 5 4.5

evo\_config reset 恢复默认设置

本博客参考： [https://blog.csdn.net/KYJL888/article/details/89956551][https_blog.csdn.net_KYJL888_article_details_89956551]

另外，评价TUM数据集的另外两个评价工具：evaluate\_ate.py evaluate\_rpe.py  
参考 [https://blog.csdn.net/Darlingqiang/article/details/89059466][https_blog.csdn.net_Darlingqiang_article_details_89059466]

再附一个参考连接：目的是方便查看各数据集的格式：[ https://blog.csdn.net/Darlingqiang/article/details/102631102][https_blog.csdn.net_Darlingqiang_article_details_102631102]

[20191209194505565.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20191209194505565.png
[20191209194723160.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20191209194723160.png
[20191209194843599.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20191209194843599.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODUwNDI3Ng_size_16_color_FFFFFF_t_70]: https://img-blog.csdnimg.cn/20191209201825442.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODUwNDI3Ng==,size_16,color_FFFFFF,t_70
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[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODUwNDI3Ng_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: https://img-blog.csdnimg.cn/20191209204401871.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODUwNDI3Ng==,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODUwNDI3Ng_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: https://img-blog.csdnimg.cn/20191209205013292.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODUwNDI3Ng==,size_16,color_FFFFFF,t_70
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[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODUwNDI3Ng_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]: https://img-blog.csdnimg.cn/20191209205040891.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODUwNDI3Ng==,size_16,color_FFFFFF,t_70
[20191209205528359.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20191209205528359.png
[https_blog.csdn.net_KYJL888_article_details_89956551]: https://blog.csdn.net/KYJL888/article/details/89956551
[https_blog.csdn.net_Darlingqiang_article_details_89059466]: https://blog.csdn.net/Darlingqiang/article/details/89059466
[https_blog.csdn.net_Darlingqiang_article_details_102631102]: https://blog.csdn.net/Darlingqiang/article/details/102631102