SLAM轨迹精度评估工具evo安装以及使用方法详细介绍，以及如何用来评估ORB-SLAM2生成的轨迹精度

evo在视觉SLAM中是一个极为有用的工具，对于论文党、科研党、工程党都非常有帮助，它可以用于评估SLAM输出的轨迹的精度，可以自动生成均值、方差、轨迹等等信息的图或者表，总之评估SLAM精度用它足以。
　　
　　它目前支持的公开数据集格式有：“TUM”、“KITTI”、“EuRoC MAV"以及"ROS bagfile”。如果你使用的数据集格式为这些中的某一种，那么你无须额外的数据格式处理，就可以直接使用evo进行精度相关内容评估。

1.evo安装方法

该工具目前被托管在github上了，其项目地址为https://github.com/MichaelGrupp/evo。

作者提供了两种安装方法，这里我推荐使用pip工具进行安装，非常方便，只需要一行代码即可，将如下代码复制到你的终端中运行

pip install evo --upgrade --no-binary evo

注意：如果一直提示下载失败，或者出现下载速度过慢等问题，那是因为pip工具默认的下载地址为国外的服务器，你需要将源地址改为国内，具体操作方法可以参考我的这篇博客《解决Linux，Ubuntu下使用python包管理工具pip命令安装和下载包速度很慢、失败或者connection timeout等问题》，修改源之后基本上就可以毫无问题的安装好了。

没有报错，则evo就算安装成功了，此时你打开终端输入evo，然后按Tab键就可以出现如下命令：

2.evo使用方法

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。

2.1 evo_ape用法

下面让我们来看第一个命令evo_ape如何使用，该命令用于评估两条轨迹的绝对位姿误差，最简单的使用方法为：

evo_ape kitti a.txt b.txt

解释：如上命令的意思是，比较kitti数据集格式的a.txt和b.txt文件的绝对误差精度。如果你要比较的数据集格式为euroc，那么此时可以使用如下命令：

evo_ape euroc  a.csv b.csv

evo共支持kitti、tum、euroc这三个公开数据集格式。

需要注意两个待比较的数据文件必须格式一致，都为kitti、tum或者euroc！

当你使用上面的命令之后，会在你的终端中产生如下类型的结果：

其中：

• max：表示最大误差；
• mean：平均误差；
• median：误差中位数；
• min：最小误差；
• rmse：均方根误差；
• sse：和方差、误差平方和；
• std：标准差。

evo_ape可选参数

以上即为一个evo_ape的最简单用法，命令还可以添加一些参数，从而完成不同的功能：
evo_ape命令后面可以添加的参数有很多，你可以使用如下命令进行查看：

evo_ape kitti -h 

解释：该命令就是表示evo_ape命令在kitti数据集下，可以选择的参数介绍，介绍的还是很详细的，我感觉你直接就能看懂。

同样的是你还可以使用：

evo_ape tum -h 

下面示范一个常用的用法，当我们获得单目SLAM生成的轨迹文件时，此时我们需要和真实轨迹进行对比，但是我们知道单目SLAM是没有尺度的，所以两个轨迹一定不会一样大，所以我们需要对轨迹进行sim(3)相似变换，那么evo就会自动的对轨迹的位移、旋转、尺度进行对齐，完成这个任务的代码如下：

evo_ape tum data.tum CameraTrajectory.txt -a -p -s

解释：参数-a、-s、-p即为选择的参数，分别表示进行轨迹的匹配和尺度修正，以及-p表示画图误差的图和两个轨迹的图。

2.2 evo_rpe用法

该命令用于比较两个轨迹之间的相对轨迹误差，也就是两个时间戳相同时刻的轨迹轨迹误差，更具体来说，两组轨迹持续时间相同，但是采样频率不同，那么之间就会有一些少量的相同时间戳，那么这些相同的时间戳就可以进行一对一比较误差。同样的这些误差也会有平均误差、最大、最小误差等等结果。命令使用方法如下：

evo_rpe xxx a.txt b.txt

evo_rpe命令依然可以添加一些可选参数项，你同样可以使用如下命令查看可选参数的具体介绍和用法：

evo_rpe xxx -h

解释：其中xxx为tum、kitti、euroc、rosbag中的一种

2.3 evo_traj用法

该命令evo_traj命令十分有用，它主要用于画轨迹图、表格，转换数据格式等等操作。

下面我们来看一个简单的用法：

evo_traj tum a.txt

输出为：

该命令如果不添加任何参数项，那么就输出轨迹的相关信息。

我们只要简单的添加一个参数-p或者--plot即可看到轨迹的图形，命令如下：

evo_traj tum a.txt -p

效果如下：

进一步当我们想要画两个或者两个以上的轨迹时：

evo_traj tum a.txt b.txt c.txt -p

如果我们想要两个轨迹匹配到同一个原点那么可以使用参数如下：

evo_traj tum a.txt b.txt c.txt -p --align_origin 

又比如下面的命令：

evo_traj kitti 0.txt 1.txt --ref=0.txt -p --plot_mode=xz

解释：上面命令中参数--ref表示设置轨迹为参考，--plot_mode=xz表示轨迹投影到xz轴显示。

还有一些额外的可选项，它们很有用，你可以通过-h选项查看参数的介绍和用法。

2.4 evo_config用法

evo_config命令并不怎么常用，多数情况下，我们正常使用是不需要额外设置evo的一些配置项的。

你可以使用如下命令，查看evo默认的一些系统参数设置：

evo_config show --brief

运行上面的命令之后，你的终端上就可以输出如下信息：

{
    "console_logging_format": "%(message)s", 
    "euler_angle_sequence": "sxyz", 
    "global_logfile_enabled": false, 
    "plot_axis_marker_scale": 0.0, 
    "plot_backend": "Qt5Agg", 
    "plot_export_format": "pdf", 
    "plot_figsize": [
        6, 
        6
    ], 
    "plot_fontfamily": "sans-serif", 
    "plot_fontscale": 1.0, 
    "plot_invert_xaxis": false, 
    "plot_invert_yaxis": false, 
    "plot_linewidth": 1.5, 
    "plot_multi_cmap": "none", 
    "plot_reference_alpha": 0.5, 
    "plot_reference_color": "black", 
    "plot_reference_linestyle": "--", 
    "plot_seaborn_palette": "deep6", 
    "plot_seaborn_style": "darkgrid", 
    "plot_split": false, 
    "plot_statistics": [
        "rmse", 
        "median", 
        "mean", 
        "std", 
        "min", 
        "max"
    ], 
    "plot_texsystem": "pdflatex", 
    "plot_trajectory_alpha": 0.75, 
    "plot_trajectory_cmap": "jet", 
    "plot_trajectory_linestyle": "-", 
    "plot_usetex": false, 
    "plot_xyz_realistic": true, 
    "ros_map_alpha_value": 1.0, 
    "ros_map_unknown_cell_value": 205, 
    "save_traj_in_zip": false, 
    "table_export_data": "stats", 
    "table_export_format": "csv", 
    "table_export_transpose": true
}

如果你想要对某一项参数进行修改，比如你想修改输出的图像格式，你可以使用如下命令：

evo_config set plot_export_format png

又比如你想做如下的操作：
1.将画图背景更改成白色网格

evo_config set plot_seaborn_style whitegrid

2.将字体改为衬线型并调为1.2倍大小

evo_config set plot_fontfamily serif plot_fontscale 1.2 

3.将画图所使用的线型改为 -

evo_config set plot_reference_linestyle - 

4.将所画图的图像大小调整为10 9（宽 高）

evo_config set plot_figsize 10 9 

5.当你想要将配置还原为默认时，只需要使用命令：

evo_config reset

当你对evo的使用有一个大致的理解之后，我觉得你再摸索和使用就会方便很多，当你看完本篇博客之后，如果你还想进一步了解它更细致的使用，你可以浏览的evo在github上的wiki，网址为：https://github.com/MichaelGrupp/evo/wiki

3.evo在ORB-SLAM2中的用法演示

下面演示一个真实使用场景。

其实用法很简单，ORB-SLAM2产生的轨迹文件为CameraTrajectory.txt，我们要想对它进行轨迹精度评估，第一步首先需要确定轨迹的数据格式，可以很容易发现它保存的数据格式与tum一致，如果想要评估精度ORB-SLAM2精度，就需要先将真实轨迹转换成tum格式，实际操作过程为：

例如，如果我们使用EuRoc数据做SLAM：

1.首先，将EuRoc数据集的真实轨迹转换成tum格式，使用如下命令：

evo_traj euroc data.csv --save_as_tum 

2.然后，将ORB-SLAM2生成的轨迹和转换格式之后的EuRoc轨迹进行误差对比：

evo_traj tum data.tum CameraTrajectory.txt -p --ref=data.tum -a

效果如下：