前言

         KITTI 格式是没有timestamp的，通过固定序列数来进行精度评估比较，而 TUM 格式中有时间戳，通过对齐时间戳来比较，会比较准，所以本次存储的evo数据格式采用 TUM 格式

• KITTI格式: 为matrix4f格式的pose的前12位
• TUM格式: 为time x y z qx qy qz qw

        注意：kitti 轨迹真值是按照相机坐标系 Cam 0（右x-下y-前z）来的，和其他坐标系存在转换关系。kitti 中的世界坐标系 是第一帧的 base_link 坐标系。

1.kitti数据集 Raw Data与00-10 Ground Truth的对应关系

 2，下载KITTI官方提供的真值和标定参数以及时间戳

        网址：Visual Odometry / SLAM Evaluation 2012

        calib.txt文件说明见  kitti数据集中calib.txt文件各参数含义

        下载好的数据如下：

3.下载evo中的kitti_poses_and_timestamps_to_trajectory.py文件

        链接：evo/contrib/kitti_poses_and_timestamps_to_trajectory.py

        将 对应的00.txt 和 times.txt 复制到该文件的同目录下

打开终端执行下列命令，将12列的 kitti 轨迹格式转换成8列的 tum 轨迹格式，得到tum格式的轨迹真值文件TUM_00_gt.txt

python3 kitti_poses_and_timestamps_to_trajectory.py 00.txt times.txt TUM_00_gt.txt

 4.使用 evo 的 evo_traj 命令绘制轨迹

evo_traj tum TUM_00_gt.txt -p

        其中 -p 表示显示绘图窗口 

5.SALM评价指标

evo_traj tum eee_01_gt.txt eee_01_prism.txt  --ref eee_01_gt.txt --t_max_diff 0.02 --align --plot --plot_mode xyz

        避坑指南：在用 evo 评估轨迹时，我们要特别注意时间戳匹配（--t_max_diff）对画图结果的影响。evo_traj 和 evo_ape 的表现会有所不同：

1. 当你使用 evo_traj 时： 它会显示完整的真值轨迹，但 SLAM 轨迹只显示匹配成功的部分。如果你发现真值很平滑，但 SLAM 轨迹变成了很多“突兀的折线”，这就说明匹配上的点太少了。因为中间丢失了大量数据，画图工具只能把相隔很远的几个点用直线硬连起来。这时候，你可以尝试把 --t_max_diff 的值改大一点，让更多的点参与匹配。

2. 当你使用 evo_ape 时： 因为算误差必须“一对一”，它会把真值和 SLAM 轨迹里没匹配上的点全部删掉。所以如果匹配上的点很少，你会发现两条轨迹都变成了突兀的折线。解决办法是一样的：调大 --t_max_diff，让系统能捞回更多的匹配点，轨迹就会恢复正常了。

        查看 slam轨迹 和 真值轨迹 详细匹配情况的命令如下：

# evo_traj 查看slam轨迹和真值轨迹的匹配情况（默认--t_max_diff 0.01）
evo_traj tum eee_01_gt.txt eee_01_prism.txt  --ref eee_01_gt.txt --sync --verbose
evo_traj tum eee_01_gt.txt eee_01_prism.txt  --ref eee_01_gt.txt --sync --t_max_diff 0.01 --verbose

# evo_ape 查看slam轨迹和真值轨迹的匹配情况（需指定 t_max_diff 的具体值）
evo_ape tum eee_01_gt.txt eee_01_prism.txt  --align --t_max_diff 0.01 --verbose

①以上两者输出的匹配成功的帧数一致，说明 evo_traj 和 evo_ape 的匹配策略是一致的

 5.1 绝对轨迹：里程计估计轨迹和真实轨迹

evo_traj kitti ground_truth.txt laser_odom.txt -p

        5.2 绝对位姿误差（absolute pose error，APE）

evo_ape kitti ground_truth.txt laser_odom.txt -r full --plot --plot_mode xyz

         --plot_mode {xy,xz,yx,yz,zx,zy,xyz}：指定绘图时的投影轴。

        除此之外，常用的命令还有：

evo_ape kitti ground_truth.txt laser_odom.txt -r full --align --correct_scale --plot --plot_mode xyz

• --align：对齐轨迹原点与方向
• --correct_scale：修正估计轨迹的尺度（针对单目 VO 等无尺度场景）

• max: Maximum(最大值)
• mean: Mean(均值)
• median: Median(中位数)
• min: Minimum(最小值)
• rmse: Root Mean Square Error(均方根误差)：计算误差平方的均值后开根号得到的值，常用于衡量误差的总体水平。
• sse: Sum of Squared Errors(误差平方和)：所有误差值的平方和，表示误差的总体大小。
• std: Standard Deviation(标准差)

注意：unit-less 表示无单位，也为使用的是“完整位姿”计算的APE。

        5.3 相对位姿 误差（relative pose error，RPE）

evo_rpe kitti ground_truth.txt laser_odom.txt -r full --plot --plot_mode xyz

5.4 统计图

evo_res results/*.zip -p --save_table results/table.csv

参考：

        evo：https://github.com/MichaelGrupp/evo?tab=readme-ov-file

        视觉SLAM基础：算法精度评价指标（ATE、RPE）

        轨迹误差评估指标[APE/RPE]和EVO[TUM/KITTI]