轨迹误差评估完整流程总结(使用 evo 工具)

news2025/5/18 2:25:25

roslaunch .launch
rosbag play your_dataset.bag -r 2.0

✅ 第二步:录制估计轨迹

 

bash

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rosbag record -O traj_only.bag /aft_mapped_to_init 

运行一段时间后 Ctrl+C 停止,生成 traj_only.bag

第三步:提取估计轨迹和真值轨迹为 CSV

 

bash

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rostopic echo -b traj_only.bag -p /aft_mapped_to_init > traj.txt rostopic echo -b your_dataset.bag -p /leica/pose/relative > gt_raw.txt

✅ 第四步:转换为 TUM 格式(8列,空格分隔)

python3 convert_traj_raw_to_tum.py traj.txt traj_tum.txt

python3 convert_gt_raw_to_tum.py gt_raw.txt gt_tum.txt

✅ 第五步:对齐估计轨迹的时间戳(手动)

head -n 1 gt_tum.txt
head -n 1 traj_tum.txt

offset = 1746711524.090586901 - 1609059060.110306978 ≈ 137652463.98028

python3 align_traj_time.py traj_tum.txt traj_tum_aligned.txt 137652463.98028

第六步:使用 evo 评估误差(最终步骤)

 

bash

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python3 -m evo.main_ape tum gt_tum.txt traj_tum_aligned.txt --align --plot

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