evo_rpe 指令介绍及使用

### 使用 `evo_res` 工具 `evo_res` 是 EVO 库中的一个工具，专门用于比较由 `evo_ape` 或 `evo_rpe` 生成的一个或多个结果文件[^1]。 #### 安装 EVO 库 为了使用 `evo_res`，首先需要确保已经安装了 EVO 库。可以...

以下是使用evo评估EuRoC数据集的步骤及其指令： ### 步骤一：安装evo 首先，确保你已经安装了Python和pip。然后使用pip安装evo： ```bash pip install evo --upgrade --no-binary evo ``` ### 步骤二：下载EuRoC...

### EVO评估工具中RPE命令的功能与使用 #### RPE 命令概述 相对姿态误差 (Relative Pose Error, RPE) 是一种常用的 SLAM 性能评估指标，用于衡量两个连续帧之间的位姿估计误差。EVO 工具提供了 `rpe` 命令来计算这一指标。该命令能够处理多种数据格式，并支持不同的度量单位和统计方法。 #### 数据准备 为了执行 RPE 计算，需要两组轨迹文件作为输入：参考真值轨迹和待测轨迹。这些文件通常以 `.txt` 或 ROS 袋包的形式存储。确保这两组轨迹的时间戳对齐，因为时间同步对于准确的误差计算至关重要[^2]。 #### 基本语法 以下是 `evo_rpe` 的基本调用方式： ```bash evo_rpe <pose_relation> <ref_traj_file> <est_traj_file> ``` - `<pose_relation>` 表示如何定义配对关系（例如平移或旋转），常见选项有 `trans`, `rot_angle`, 和 `full`. - `<ref_traj_file>` 是参考轨迹文件路径。 - `<est_traj_file>` 是待评测的估算轨迹文件路径。 #### 参数详解 除了上述必填参数外，还可以指定其他可选参数来自定义行为： | 参数 | 描述 | |---------------------|----------------------------------------------------------------------------------------| | `-a/--align_method` | 对齐方法，如无尺度相似变换 (`sim3`) 或仅平移对齐 (`translate_only`). | | `-p/--delta_poses` | 定义相邻帧间的关系，默认为每一对连续帧都参与计算。 | | `-u/--unit` | 输出单位，比如米 (`meters`) 或弧度 (`rad`). | #### 实际案例演示 假设我们有一份 TUM 格式的地面实况轨迹 `ground_truth.txt` 和一份 ORB-SLAM2 预估的结果 `estimated_trajectory.txt`. 下面展示了一个完整的命令实例: ```bash evo_rpe trans ground_truth.txt estimated_trajectory.txt \ --align sim3 \ --delta 1 \ --delta_unit s \ --verbose ``` 此命令会基于一秒间隔内的变化情况对比两条轨迹间的转换分量差异，并采用 SIM(3) 变换来优化初始位置偏差的影响[^3]. #### 结果解释 完成运算后，终端上将打印出一系列统计数据，包括但不限于均方根误差(RMSE)，平均绝对误差(MAE),标准差(STDDEV)等。同时也可以借助附加插件生成图形化报告便于进一步解读。 ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(rpe_results['stamps'], rpe_results['errors']) plt.xlabel('Timestamp') plt.ylabel('Error Value') plt.title('RPE Analysis Result Visualization') plt.show() ``` 以上脚本片段可用于绘制随时间序列变化的趋势图[^1].