EVO工具评价slam

### EVO 工具在 SLAM 方面的评估 EVO 是一款专为视觉里程计(VO)、同步定位与建图(SLAM)以及激光雷达里程计(LIO)设计的强大评估工具[^1]。该软件包提供了丰富的功能来分析轨迹数据的质量，支持多种输入格式并能处理来自不同传感器的数据。 #### 轨迹对比与误差统计 对于SLAM系统的评估而言，最重要的是能够精确比较估计轨迹和真实轨迹之间的差异。EVO允许用户加载两组或多组位姿序列文件，并通过计算绝对轨迹误差(Absolute Trajectory Error, ATE) 和相对姿态误差(Relative Pose Error, RPE)，从而量化这些偏差的程度。ATE衡量全局坐标系下预测路径相对于地面实况的整体偏移；而RPE则关注局部变化的一致性，即相邻时刻间的方向和平移量是否吻合预期值。 ```python import evo.core.lie_algebra as lie from evo.tools import file_interface traj_est = file_interface.read_kitti_poses_file("estimated_trajectory.txt") traj_ref = file_interface.read_kitti_poses_file("reference_trajectory.txt") ate_result = (lie.relative_se3(traj_est.poses_se3[i], traj_ref.poses_se3[i]) for i in range(len(traj_est))) rpe_result = [(i, lie.logmap(lie.relative_se3(traj_est.poses_se3[i], traj_est.poses_se3[j]))) \ for j in range(i+1, min(i+delta, len(traj_est)))] print(f"ATE mean error: {sum([abs(e).mean() for e in ate_result])/len(list(ate_result))}") print(f"RPE mean rotation/translation errors over delta={delta}: " f"{np.mean(np.abs([e[1][:3]/e[1][3:] for e in rpe_result]), axis=0)}") ``` 上述代码片段展示了如何利用`evo`库读取Kitti格式的姿态文件，并基于李代数运算求解ATE/RPE指标。这有助于直观理解算法精度随时间演化的趋势。 #### 可视化展示 除了数值上的度量外，可视化也是不可或缺的一部分。借助内置绘图函数，可以轻松绘制出三维空间内的运动路线及其对应的时间戳分布情况，便于观察是否存在明显的漂移现象或是异常跳变点。 ```python fig_ate = plt.figure(figsize=(8, 6)) ax_ate = fig_ate.add_subplot(projection='3d') for pose_pair in zip(*list(zip(*[(p_i, p_j) for p_i, p_j in enumerate(zip(traj_est.poses_xyz, traj_ref.poses_xyz))]))): ax_ate.plot(*pose_pair.T, marker="o", linestyle="-.") plt.title('Absolute Trajectory Error Visualization') fig_rpe = plt.figure() ax_rpe_rot = fig_rpe.add_subplot(211) ax_rpe_trans = fig_rpe.add_subplot(212) rot_errors = np.array([e[1][:3].tolist() for e in rpe_result]) trans_errors = np.array([e[1][3:].tolist() for e in rpe_result]) ax_rpe_rot.hist(rot_errors.flatten(), bins=50); ax_rpe_trans.hist(trans_errors.flatten(), bins=50); plt.suptitle('Relative Pose Errors Distribution'); ``` 此部分脚本实现了对ATE及RPE结果图形化呈现的功能，使得研究人员更容易发现潜在问题所在。