EVO Estimate SLAM 5 --- ORB-SLAM3 Evaluation

上一篇文章已经把怎么编译和运行ORB-SLAM3讲的差不多了：
EVO Estimate SLAM 4 — ORB-SLAM3 build &run

接下来就是基于ORB-SLAM3运行的结果，利用EVO来评估其性能。

本文利用的是EuRoc数据集的MH_01_easy
http://robotics.ethz.ch/~asl-datasets/ijrr_euroc_mav_dataset/machine_hall/MH_01_easy/MH_01_easy.zip

运行的ORB-SLAM3的代码是：
https://github.com/shanpenghui/ORB_SLAM3_Fixed.git

评估的主要步骤是先用rosbag来跑ros版本的ORB-SLAM3，然后再下载数据集的tar文件，转换成evo的data.sum，再进行对比

1.转换数据集的真值数据

cd MH_01_easy/mav0/state_groundtruth_estimate0
evo_traj euroc data.csv --save_as_tum

这里会生成data.tum文件

2.把1生成的data.tum文件拷贝到和ORB-SLAM3生成的FrameTrajectory_TUM_Format.txt文件同个路径

evo_ape tum data.tum FrameTrajectory_TUM_Format.txt -va --plot --plot_mode xz --save_results orbslam_MH01.zip

3.结果