参考文章链接：
slam轨迹评估性能指标汇总
EVO安装使用教程
各类数据格式
slam精度评定工具
轨迹评估工具使用：evo安装以及学习
EVO学习记录
评估slam输出轨迹精度的工具，自动生成均值、方差、轨迹等信息的图或表。
支持数据集：TUM、KITTI、EuRoC以及ROS bagfile
- TUM数据集格式：时间、位置、姿态四元数(time，t_x，t_y，t_z，q_x，q_y，q_z，q_w )，每行8个元素，以空格隔开，结尾没有空格，时间戳以秒为单位
- EuRoC数据集格式：时间、位置、姿态四元数、速度、角速度偏差、加速度偏差(timestamp，p_x，p_y，p_z，q_w，q_x，q_y，q_z，v_x，v_y，v_z，bw_x，bw_y，bw_z，ba_x，ba_y，ba_z)，每行17个元素，以逗号隔开，时间戳以纳秒为单位
| –save_as_bag | –save_as_kitti | –save_as_tum | |
|---|---|---|---|
| bag | yes | yes | yes |
| euroc | yes | yes | yes |
| kitti | no(no timestamps) | yes | no(no timestamps) |
| tum | yes | yes | yes |
上表来自轨迹评估工具使用：evo安装以及学习
#将euroc数据集转为tum数据集
evo_traj euroc data.csv --save_as_tum
1.常见性能指标
- 相对平移误差Relative Translational Error(RTE)
- 相对旋转误差Relative Rotational Error (RRE)
- 均方根误差Root-mean-square error(RMSE)
- 平均绝对误差Mean Absolute Error（MAE）
- 标准差Standard Deviation(SD)，与平均值对比，表现离散程度
- 绝对轨迹误差Absolute Trajectory Error(ATE），求每个位姿李代数的均方根
- 相对轨迹误差Relative Pose Error(RPE），计算相确定时间间隔的两帧之间位姿之差
2.EVO安装
#需要先安装pip,并更改下载源
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
sudo apt install python3-pip
sudo gedit ~/.pip/pip.conf
#添加下文内容到pip.conf文件中
[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
[install]
trusted-host=mirrors.aliyun.com
#安装EVO工具
pip install evo --upgrade --no-binary evo
3.EVO使用
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 #用来画轨迹、输出轨迹文件、转换数据格式
evo_res #生成比较来自evo_ape或evo_rpe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 #用于evo工具全局设置和配置文件操作
输出结果（指标）：
- max：最大误差
- mean：平均误差
- median：误差中位数
- min：最小误差
- rmse：均方根误差
- sse：和方差，即误差平方和
- std：标准差
3.1evo_ape
用于评估两条时间戳完全相同下轨迹的绝对位姿误差
evo_ape kitti a.txt b.txt比较KITTI数据集格式的a.txt和b.txt文件中轨迹的绝对误差精度
evo_ape euroc a.csv b.csv比较EuRoC数据集格式的a.csv和b.csv文件中轨迹的绝对误差精度
evo_ape tum a.txt b.txt比较TUM数据集格式的a.txt和b.txt文件中轨迹的绝对误差精度
需要注意两个待比较的数据文件必须格式一致，都为kitti、tum或者euroc！
命令可选参数：
evo_ape tum -h #参数介绍,tum可更换未kitti、euroc(下同)-r 后可选参数;不添加-r –pose_relation和可选项，则默认为trans_part
full 同时考虑旋转和平移误差得到的ape,无单位
trans_part 考虑平移部分得到的ape，单位为m
rot_part 考虑旋转部分得到的ape，无单位（unit-less）
angle_deg 考虑旋转角得到的ape,单位°（deg）
angle_rad 考虑旋转角得到的ape,单位弧度（rad）–align / -a #采用SE(3) Umeyama对齐，只处理平移和旋转
–align --correct_scale/-as #采用Sim(3) Umeyama对齐，同时处理平移旋转和尺度
–correct_scale/-s #仅对齐尺度-plot #表示绘图
-plot_mode #绘图模式，二维图或三维图，可选参数为[xy, xz, yx, yz, zx, zy, xyz]，默认为xyz
--save_plot #存储绘图，后可加目录
--save_results #存储结果，后可加目录--delta 100 #每隔100米统计一次误差
--delta_unit m #增量的单位，可选参数为[f, d, r, m],分别表示[frames, deg, rad, meters]evo_ape tum a.txt b.txt -a -p -s #-a -s 轨迹匹配与尺度修正 -p 绘图
3.2evo_rpe
比较两段相同时间戳下轨迹的相对轨迹误差。实际中两段轨迹在同一时间段下录制，但存在采样频率不同的问题，该工具可针对相同时间戳的数据进行误差计算
evo_rpe tum a.txt b.txt
#参数基本同上3.1
3.3evo_traj
用于画轨迹图、表格、转换数据格式等
evo_traj tum a.txt -p # -p参数会有绘制结果，否则没有
evo_traj tum --ref=groundtruth.txt CameraTrajectory.txt -p -a #--ref参数指定参考轨迹 -p 绘制结果 -a 轨迹匹配
3.4evo_config
设置evo的一些配置项
evo_config show --brief #查看当前配置项
evo_config set A b #设置A参数值为b
evo_config reset #配置项恢复初始化
4.评估自身数据集不同传感器轨迹精度
将不同传感器轨迹数据统一保存为tum数据格式(time，t_x，t_y，t_z，q_x，q_y，q_z，q_w )，需要利用时间戳进行尺度修正和对齐变换，不同传感器在时间戳和轨迹起终点进行对齐
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