EVO工具--革新视觉定位标准的利器

一、EVO工具包

EVO是视觉SLAM评估工具的缩写。它是一套基于Python的视觉SLAM评估和基准测试工具，用于分析和可视化SLAM系统的结果。在使用EVO之前，需要将数据以JSON格式保存。EVO支持多数主流SLAM算法的数据格式。

例如，以下是代码示例：

import pyevo

pyevo.tools.evo_traj_plot('groundtruth.txt', 'estimated.txt')

二、EVO工具画不出轨迹

EVO工具能够可视化SLAM系统的结果，绘制出真实轨迹和SLAM估计轨迹之间的对比。这个工具是基于Python中的matplotlib而构建的，用户可以自定义绘图、标签等内容。

例如，以下是代码示例:

import pyevo

pyevo.tools.evo_traj_plot('groundtruth.txt', 'estimated.txt')

三、EVO工具使用

使用EVO工具可以帮助我们分析和比较SLAM系统的精度和性能。例如，通过绘制轨迹，我们可以清楚地看到SLAM算法与真实跟踪之间的差异。

以下是一个简单的代码示例，它比较了ORB-SLAM2和MSCKF的轨迹估计：

import pyevo

# ORB-SLAM2轨迹估计评估和输出
pyevo.tools.evo_traj kitti groundtruth.txt ORB2.txt -a --plot_mode xz

# MSCKF轨迹估计评估和输出
pyevo.tools.evo_traj kitti groundtruth.txt msckf.txt -a --plot_mode xz

四、EVO工具原理

在EVO工具中，绘制轨迹是基于绘图函数库matplotlib实现的。利用其提供的函数，结合EVO中的工具和库，EVO工具能够进行精确的运动估计和轨迹匹配计算。并且，EVO还集成了多种度量标准，用于评估SLAM系统的精度和鲁棒性。

以下是一个简单的代码示例：

import pyevo

# 输出两个文本文件之间的转换矩阵
pyevo.tools.evo_ape kitti groundtruth.txt estimated.txt --plot

五、EVO工具指标

EVO提供多种评估方法和度量指标，用于评定算法的准确性和鲁棒性。其中，绝对姿态误差(EPE)是一个常用的标准。除此之外，EVO还提供了多种可比性指标和相对位姿误差(RPE)等。

以下是一个简单的代码示例：

import pyevo

# 计算两个轨迹之间的EPE
pyevo.tools.evo_ape kitti groundtruth.txt estimated.txt

六、EVO工具评估的图

EVO可以产生多种评估图表，据此帮助我们比较、评测不同SLAM算法的性能表现。其中，轨迹对齐和比较图以及相对误差图是最常见的。

例如，以下代码可以绘制出轨迹对齐和比较图，其结果展示了ORB-SLAM2、LIMO-SLAM、SD_SLAM三种算法的估计轨迹和真实轨迹：

import pyevo

pyevo.tools.evo_traj kitti groundtruth.txt ORB2.txt limo.txt sd_slam.txt -p --plot_mode xyz

七、EVO工具下横坐标

在绘制EVO图时，通常会设置好轨迹横坐标。例如，可以使用时间作为轨迹横坐标，也可以使用轨迹长度作为横坐标。

以下是一个以时间为横坐标的代码示例：

import pyevo

# ORB-SLAM2结果输出并以时间作为下横坐标
pyevo.tools.evo_traj rosbag groundtruth.bag ORB2.txt -p --plot_mode xy --ref=groundtruth.bag --t_min=1492118241.74 --t_max=1492118361.95

八、EVO工具里相对位姿误差

EVO的RPE度量提供了SLAM系统在序列中每个点处的位姿误差。这是针对单个数据点的误差度量。并且，EVO还提供了位姿误差最大和最小值等多种度量标准。

以下是一个简单的代码示例：

import pyevo

# 计算ORB-SLAM2的RPE
pyevo.tools.evo_rpe kitti groundtruth.txt ORB2.txt --delta=20 --fixed_delta --plot