1. # 在学习视觉slam过程中,需要对数据集合进行预处理和对slam或者跟踪结果进行评价,TUM提供一组这样的工具,为了自己以后方便查找,于是把它记录下来

一、RGBD_Benchmark工具下载链接:Download here

下载链接下有如下python脚本,可供使用

       1.  add_pointclouds_to_bagfile.py

       2. associate.py

       3. evaluate_ate.py

      4. evaluate_rpe.py

      5. generate_pointcloud.py

      6. generate_registered_pointcloud.py

      7. plot_trajectory_into_image.py

二、RGBD_Benchmark工具使用方法(部分,后续用到再做完善)

1. associate.py

通过timestamp(时间戳)生成rgb和depth的关联文件,命令如下:

  1. python associate.py rgb.txt depth.txt > associations.txt

2. 评价脚本

  在估计了相机轨迹并将其保存到文件后,我们需要通过将其与地面实况进行比较来评估估计轨迹中的误差。 有不同的误差指标。

两种突出的方法是绝对轨迹误差(ATE)相对姿态误差(RPE)

ATE适合评估视觉SLAM系统的性能。 相比之下,RPE适合评估视觉里程计的漂移量,例如每秒的漂移量。

2.1 evaluate_ate.py

绝对轨迹误差脚本直接测量真实轨迹估计轨迹的点之间的差异。

作为预处理步骤,我们使用时间戳将估计的姿势与地面真实姿势相关联。 基于此关联,我们使用奇异值分解对齐真实轨迹和估计轨迹

最后,我们计算每对姿势之间的差异,并输出这些差异的均值/中值/标准差

此外,脚本还可以将两个轨迹绘制到png或pdf文件,这样一来可以更加直观的看到差异。

接下来,我们分别看一下相应的脚本执行命令

(注:需要将evaluate_ate.py、groundtruth.txt、CameraTrajectory.txt、associate.py放在同一位置)

(1)仅输出RMSE/cm误差,执行如下命令:

  1. python evaluate_ate.py groundtruth.txt CameraTrajectory.txt

(2)输出真实轨迹和预测轨迹以及误差,并直观显示,执行如下命令:

  1. python evaluate_ate.py groundtruth.txt CameraTrajectory.txt --plot result.png

(3)输出所有误差,包含平均值,中值等, 执行如下命令:

  1. python evaluate_ate.py groundtruth.txt CameraTrajectory.txt --verbose

2.1 evaluate_pre.py

       为了计算相对姿势误差,需要使用脚本''evaluate_rpe.py''。此脚本计算时间戳对之间相对运动中的误差。
       
       默认情况下,该脚本计算估计轨迹文件中所有时间戳对之间的错误。
       
       由于估计轨迹中的时间戳对的数量在轨迹的长度上是二次的,因此将该集合下采样为固定数量(-max_pairs)是有意义的。
 
       或者,可以选择使用固定窗口大小(-fixed_delta)。 在这种情况下,估计轨迹中的每个姿势根据窗口大小(-δ)和单位(-delta_unit)与稍后的姿势相关联。
 
       该评估技术可用于估计漂移量。
 

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