使用evo测试aruco_detect精度

一、实验目的

• 测试aruco_detect的精确度；
• 分析影响aruco_slam精准度的主要因素。

二、实验设备

• 普通USB单目摄像头一个；
• aruco_detect文件、usb_cam文件、fiducial_slam文件等；
• 有ros相关配置的Ubuntu系统（本实验使用的是18.04版本）。

三、实验步骤

• 配置好相关环境及文件；
• 更改usb_cam的launch 文件，将USB摄像头的端口改成与自己摄像头相适配的，如下图所示，将“video_device”对应的value改成了“/dev/video2”。
• 更改aruco_detect的launch文件，将USB端口的数据喂到aruco_detect中，如下图所示：
• 校准USB摄像头。
• 开始录制bag，命令如下：

roslaunch usb_cam usb_cam-test.launch
roslaunch aruco_detect aruco_detect.launch
roslaunch fiducial_slam fiducial_slam.launch
roslaunch fiducial_slam fiducial_rviz.launch
rosbag record -a

• 截取运行录好的bag，处理输出为txt格式的数据

roscore
rosbag play <bag name>
rostopic echo -p /tf >tf.txt

• 处理tf.txt文件中的数据，使用evo小工具进行对其等处理,此处可以参考文章。

注：安装好evo之后如果tab不出来指令的话，可以尝试重启电脑，轨迹对齐的指令为：

evo_ape tum data.tum FrameTrajectory_TUM_Format.txt -va --plot

四、实验结果

• 只包含一个二维码环境的测试
  
  
  

• 包含多个随机二维码环境的测试
  
  
  
  

五、实验结论

• aruco_detect结合fiducial_slam对于单个二维码的定位效果较好，在识别出来的情况下可以达到厘米级，但是对于存在多个二维码的环境，它所存在的误差极大，基本丧失了定位的效果。
• 在多个二维码的环境下，影响aruco定位效果的主要是二维码识别的稳定性上：即当视野中所有的二维码都能够准确识别出来时，该slam的定位效果良好，但是由于二维码摆放、远近（即在视野中的大小）等因素的影响，二维码的识别存在一定的不稳定性，这个不稳定性导致预测位置的抖动。

六、结论分析

• 本次aruco_detect的测试，虽然在多个二维码随机摆放的条件下效果极差，但是由单个二维码位置预测可以得出，摄像头与二维码的位置适合，例如二维码依次贴在天花板上，该slam将能很好的适用，就好像视频里面所展示的一样链接: aruco_example。
  另外，我们也可以通过提高相机的分辨率来提高aruco_detect对二维码的检测。