EVO——视觉里程计/SLAM轨迹评估工具

EVO——SLAM轨迹精度评估软件

EVO简介

evo是一款用于视觉里程计VIO和slam轨迹评估 Python 包（Linux / macOS / Windows / ROS）。能够绘制轨迹，评估轨迹与真值的误差。支持多种数据集的轨迹格式（TUM、KITTI、EuRoC的Mav、ROSbag），同时支持这些数据格式之间进行相互转换。
Github网址：https://github.com/MichaelGrupp/evo

EVO支持的文件格式：

TUM 的轨迹文件

KITTI 的pose文件

EuRoC 的MAV（.csv groundtruth 和 TUM 轨迹文件）

ROSbag 包文件

集中常用的公开数据集的文件格式后面再写，大家个参考其他的博客！

安装

我用的是Ubuntu16.04系统，系统默认的是python2.7
EVO支持 Python 3.6+。最后一个支持 Python 2.7 的 EVO版本是 1.12.0。如果你想使用 ROS bagfile 接口，首先检查你的 ROS 安装使用的是哪个 Python 版本并进行相应的安装。版本不兼容会导致很大的问题！

EVO主要由两种安装方式

1.pip安装

参考其他博客

1.源码安装

参考其他博客

使用

evo工具主要有如下六个常用命令：

**

evo_ape

** - 用于评估绝对位姿误差；
**

evo_rpe

** - 用于评估相对位姿误差；
**

evo_traj

** - 这个主要是用来画轨迹、输出轨迹文件、转换数据格式等功能；
**

evo_res

** - 比较来自evo_ape或evo_rpe生成的一个或多个结果文件的工具；
**

evo_fig

** - （实验）工具，用于重新打开序列化图（使用–serialize_plot保存）；
**

evo_config

** - 这个主要用于evo工具全局设置和配置文件操作。

**

-p

** 表示绘图；
**

--plot_mode=xyz

** - 表示绘图模式为xyz三维；
**

--save_results

** - 表示保存结果，后面为文件保存路径及文件名。

TUM数据的评估方法

Euroc Bag文件的评估方法

1.评估绝对轨迹误差APE

evo_ape euroc  data.csv b.csv

euroc

是数据类型标识，标识后面的两个文件都是euroc格式的数据；
第一个文件

data.csv

表示地面轨迹真值groundtrue数据；
第二个文件

b.csv

表示某个SLAM代码计算的结果；

**

不同数据源的绘图方法相同，命令略有差异

**

KITTI数据的评估方法

0.绘制轨迹

evo_traj tum abc.txt -p

abc.txt

是计算出来的结果；

1.评估绝对轨迹误差APE

 evo_ape kitti a.txt b.txt

kitti

是数据类型标识，标识后面的两个文件都是kitti格式的数据；
第一个文件

a.txt

表示地面轨迹真值groundtrue数据；
第二个文件

b.txt

表示某个SLAM代码计算的结果；

2.相对轨迹误差RPE

evo_rpe tum vio_GPS_global.txt kitti_10_gt.txt -p --plot_mode=xyz -a -s -v --save_results /home/lee/output/rpe.zip

tum 

是数据类型标识，标识后面的两个文件都是kitti格式的数据；
第一个文件

vio_GPS_global.txt

表示SLAM软件计算的结果（此处为VINS）；
第二个文件

kitti_10_gt.txt

表示kitti数据集

10

的地面真实轨迹数据；

###VINS计算结果转为tum格式
由于VINS输出结果并不能直接使用EVO读取，还需要进行格式转换！可参考博文：

待续！！！