使用evo及kitti_odometry_evaluation测评slam轨迹

0 性能指标介绍

参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/105428199
主要包括RPE和ATE

1 安装evo

参考：https://github.com/MichaelGrupp/evo

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

2 evo常用命令

常见的数据格式有euroc，kitti，tum
详情参考https://github.com/MichaelGrupp/evo/wiki/Formats
以dynaslam的stereo_kitti输出为例，它就是采用kitti的格式，因此evo也需要对应使用kitti的格式

2.1 evo_ape

注意evo_ape默认情况下计算的是ATE（相当于默认加了参数-r tran_part），如果想计算APE，可以加上参数-r full

evo_ape kitti KITTI_00_gt.txt KITTI_00_ORB.txt -va --plot --plot_mode xz --save_results results/ORB.zip

可以得到如下结果：

主要比较rmse

注意：关于对齐的说明，evo官方介绍如下：

2.2 evo_traj

evo_traj kitti KITTI_00_ORB.txt KITTI_00_SPTAM.txt --ref=KITTI_00_gt.txt -p --plot_mode=xz

得到的结果如下：

2.3 evo_rpe

evo_rpe kitti ~/disk/datasets/KITTI_Odometry_dataset/data_odometry_poses/dataset/poses/00.txt CameraTrajectory.txt -va --plot --plot_mode xz

2.4 evo_res

先用evo_ape得到zip，再使用evo_res得到可视化的结果

3 如何得到dynaslam论文中的结果

总共有三个指标RPE[%]，RRE[deg/100m]， ATE[m]
ATE[m]:这个使用evo_ape 默认参数，得到的rmse就是结果了

RPE[%]以及RRE[deg/100m]：定义参考论文VSO: Visual Semantic Odometry

具体代码实现参考[https://github.com/LeoQLi/KITTI_odometry_evaluation_tool](https://github.com/LeoQLi/KITTI_odometry_evaluation_tool)

其中最后两项就是对应RPE[%]以及RRE[deg/m],所以最后一个值要乘以100