使用evo工具評測SLAM

evo是一款用於視覺里程計和slam問題的軌跡評估工具。核心功能是能夠繪製相機的軌跡，或評估估計軌跡與真值的誤差。支援多種資料集的軌跡格式（tum、kitti、euroc m**、ros的bag），同時支援這些資料格式之間進行相互轉換。在此僅對其基本功能做簡要介紹。並且介紹如何修改經典的slam演算法以輸出可使用evo評測的軌跡。

github位址

使用pypi直接安裝：

2. 本地編譯安裝
``` pip install --editable . --upgrade --no-binary evo

指標

工具命令

evo繪製軌跡的指令為：evo_traj，後跟必要引數有：資料的格式（tum/kitti/bag/euroc等），軌跡檔案。軌跡檔案可以有多個，例如：

evo_traj tum traj1.txt traj2.txt

這個指令只是顯示軌跡的基本資訊，若要繪製軌跡，則增加可選引數 -p 或 –plot

evo_traj tum traj1.txt –p

畫groundtruth的軌跡

evo_traj euroc ./groundtruth/mh_01_data.csv -p --plot_mode=xyz

evo_traj tum ./result/mh_01/loop_result.csv -p --plot_mode=xyz

vins-mono的估計結果需要按照tum格式輸出 因此要對**做一些調整。在一下兩個檔案中修改即可。

**修改過程：

visualization.cpp -> pubodometry ()

// write result to file 為了按照tum格式輸出 調換了位置

double turetime = header.stamp.tosec();
ofstream foutc
;foutc.setf(ios::fixed, ios::floatfield);
foutc << turetime <<" "
<< estimator.ps[window_size].x() << " "
<< estimator.ps[window_size].y() << " "
<< estimator.ps[window_size].z() << " "
<< tmp_q.x() << " "
<< tmp_q.y() << " "
<< tmp_q.z() << " "
<< tmp_q.w() << endl;

updatepath()

if (s**e_loop_path)

//一共有兩處
if (s**e_loop_path)

evo_traj tum ./loop_result.csv -p --plot_mode=xyz

evo_rpe euroc ./groundtruth/mh_01_data.csv ./result/mh_01/vins_result_loop.csv -va -r full --plot

// foutc.setf(ios::fixed, ios::floatfield);

// foutc << odom_msg.header.stamp.tosec() << " "

// << odom_msg.pose.pose.position.x << " "

// << odom_msg.pose.pose.position.y << " "

// << odom_msg.pose.pose.position.z << " "

// << odom_msg.pose.pose.orientation.x << " "

// << odom_msg.pose.pose.orientation.y << " "

// << odom_msg.pose.pose.orientation.z << " "

// << odom_msg.pose.pose.orientation.w << endl;

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