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evo安装,亲测可用

evo安装

evo安装与使用

1、evo安装

evo共有两种安装方式

1、快捷安装 ,直接安装最新的稳定发行版:

pip install evo --upgrade --no-binary evo

2、源码安装 ,下载源码进行安装:

首先在任意文件夹下下载evo,也可以在home中直接下载

git clone https://github.com/MichaelGrupp/evo.git

然后进入evo文件夹下打开终端运行:

pip install --editable . --upgrade --no-binary evo

这里我使用的是第二种方式的安装,其中遇到的一些问题记录如下:

问题1:git clone下载超时

使用git clone下载evo文件时遇到超时的情况,可以直接从网址进入:

https://github.com/MichaelGrupp/evo

然后直接下载。

问题2:运行pip安装命令显示pip未安装

这里可以通过直接运行下列命令安装:

sudoaptinstall python-pip

注意:pip是对应于python2版本的命令,python运行的是pip3

问题3:pip版本偏低

在安装完pip后,再次运行上述安装命令遇到下述问题:

错误显示为我安装的pip版本低于要求的版本,下面给出了建议方式进行更新。但是我运行下面安装命令:

pip install --upgrade pip

遇到了下面的情况:

结果并没有什么卵用???疯狂百度找了半天最后终于找到解决方案:

采用手动安装方式:

  1. sudoapt-get update
  2. sudoapt-get upgrade
  3. wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
  4. sudo python get-pip.py
  5. pip --version

这个方式是来自ykwjt的博客,但是我运行的时候出现了一定的问题:

  1. zhangxingsheng@zhangxingsheng-G3-3590:~$ sudo python get-pip.py
  2. ERROR: This script does not work on Python 2.7 The minimum supported Python version is 3.6. Please use https://bootstrap.pypa.io/pip/2.7/get-pip.py instead.

这里是上面第三步中网址下载的文件版本的问题,将其删除然后修改为下面这个网址下的文件然后重新运行第四步即可:

问题4、再次运行安装命令,显示安装成功但是有两个报错:

这里安装完成后显示了两个东西的版本问题:

  1. ERROR: pip's legacy dependency resolver does not consider dependency conflicts when selecting packages. This behaviour is the source of the following dependency conflicts.
  2. pandas 0.24.2 requires numpy>=1.12.0, but you'll have numpy 1.11.0 which is incompatible.
  3. seaborn 0.9.1 requires matplotlib>=1.5.3, but you'll have matplotlib 1.5.1 which is incompatible.
  4. Successfully installed argcomplete-1.12.3 colorama-0.4.4 configparser-4.0.2 contextlib2-0.6.0.post1 evo-1.12.0 importlib-metadata-2.1.1 natsort-6.2.1 pandas-0.24.2 pathlib2-2.3.6 python-dateutil-2.8.2 scandir-1.10.0 scipy-1.2.3 seaborn-0.9.1 zipp-1.2.0

这里是由于numpy和matplotlib的版本过低导致的报错,运行下列命令升级这两个工具:

  1. pip install numpy --upgrade --user
  2. pip install matplotlib --upgrade --user

2、evo测试

evo共支持kitti、tum、euroc这三个公开数据集格式,同时也支持bag文件里的topic。这里使用一个bag文件的轨迹测试一下:

evo_traj 的具体语法格式:

evo_traj  bag文件  话题名1 话题名2 ....  话题名n  [参数]

运行命令如下:

evo_traj bag odom_20201-07-01-14-59-34.bag /odom -p

效果如下:

参考文档:

1、

https://blog.csdn.net/weixin_44386661/article/details/103080551

2、

https://blog.csdn.net/ykwjt/article/details/105846071

3、

https://blog.csdn.net/A_L_A_N/article/details/88708979?spm=1001.2101.3001.6650.1&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2~default~CTRLIST~default-1.no_search_link&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2~default~CTRLIST~default-1.no_search_link

4、

https://blog.csdn.net/qq_43247439/article/details/112802104

5、

https://blog.csdn.net/qq_39779233/article/details/107582059

6、

https://zhuanlan.zhihu.com/p/88223106

7、

https://blog.csdn.net/hhaowang/article/details/105226136

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。

本文链接:https://blog.csdn.net/YiYeZhiNian/article/details/120941694

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