EVO工具评估ORB-SLAM3精度和误差_orbslam评估绝对轨迹误差

最近在做SLAM的项目，由于需要评估改进后的SLAM系统的精度和误差，使用到EVO工具，记录一下EVO的使用。

利用EVO得到ORB-SLAM3的精度指标数据

首先安装EVO工具

 
sudo apt install python-pip
 
pip install evo --upgrade --no-binary evo
 
or
 
pip install evo --upgrade --no-binary evo --user
 
pip install numpy --upgrade --user

 补充：安装后evo如果不能正常运行，电脑重新启动即可

对于运行TUM数据集得到的CameraTrajectory.txt和groundtruth.txt以及KeyFrame.txt等文件，运行

evo_ape tum CameraTrajectory.txt groundtruth.txt --plot_mode=xz -a -s 

来得到RMSE、Std和Mean等数据以及误差图。

在TUM官网下载evaluate_ate.py，利用 CameraTrajectory.txt和groundtruth.txt生成associate.pyc文件，再运行

puthon2 evaluate_ate.py --save alignedTrajectory_ate.txt --plot ate.png groundtruth.txt CameraTrajectory.txt

得到轨迹误差图