euroc数据集.csv文件转化为.tum文件

### TUM 数据集评估方法与 evo 工具使用教程 #### 安装 evo 工具 为了能够顺利进行轨迹对比分析，需先通过 `pip` 安装最新版本的 `evo` 工具[^4]: ```bash pip install evo --upgrade --no-binary evo ``` #### 准备数据文件 对于 TUM 数据集中的特定序列如 `rgbd_dataset_freiburg3_walking_halfsphere`，确保已获取到相应的 `.tum` 文件格式的数据。这些文件通常包含了传感器的时间戳以及位姿信息。 #### 转换其他格式至 .tum 格式 当面对不同源的数据时（例如来自 ASL 的 MAV Visual Inertial Dataset），可能需要将其转换成`.tum`格式以便后续处理。可以采用如下命令完成此操作[^5]: ```bash evo_traj euroc data.csv --save_as_tum ``` 这会将指定路径下的 CSV 文件转化为适合用于比较的标准 TUM 格式的文本文件。 #### 执行轨迹对比 一旦拥有了两个待比较的轨迹文件——一个是真实值(ground truth)，另一个则是由算法估计得到的结果，则可以通过下面这条指令来进行两者间的误差统计计算: ```bash evo_ape tum ground_truth_file.txt estimated_trajectory_file.txt -p --plot --verbose ``` 这里 `-p` 参数表示绘制图表；而 `--plot` 则进一步指定了要显示具体的可视化图形来辅助理解两者的差异情况。同时加上 `--verbose` 可获得更详细的输出日志帮助调试或记录实验过程。 #### 结果解读 最终产生的报告不仅限于数值上的差距度量，还包括了直观易懂的位置偏差图示以及其他有助于全面认识定位精度的信息展示形式。