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！！！
本文链接：https://my.lmcjl.com/post/4226.html
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