SLAM和里程计评估工具——evo

evo(https://michaelgrupp.github.io/evo/)是一个用于SLAM和里程计结果评估的python工具包，其提供了十分丰富的位姿分析和数据可视化功能。工具包的安装可参见github主页，基本如下可实现简单的一键安装，这里不再赘述。

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

evo数据格式

evo目前支持以下多种常见的轨迹格式：

• TUM数据集：一行8个数据，依次为time、$p_x$px​、$p_y$py​、$p_z$pz​、$q_x$qx​、$q_y$qy​、$q_z$qz​、$q_w$qw​，数据之间以空格分割，最常用的数据格式；
• KITTI数据集：一行12个数据，是将位姿变换矩阵$\bm{T}$T按行连接构建成行向量得到的，由于该数据不带时戳，一般不建议用来进行数据分析；
• EuRoc数据集：一行17个数据，除了和TUM一样包时间和位姿以外，还有IMU的零偏数据，在使用该数据集时经常会出现格式错误，因此一般也会转为TUM格式后再进行评估；
• ROS bagfile：包含geometry_msgs/PoseStamped、geometry_msgs/TransformStamped、geometry_msgs/PoseWithCovarianceStamped和nav_msgs/Odometry任意一种topic的bag文件。

evo命令行工具

evo包括两个带尺度的评估工具和四个简单的工具：

Metrics工具

• evo_ape：绝对位姿评估工具；
• evo_rpe：相对位姿评估工具；

简单工具

• evo_traj：轨迹可视化工具
• evo_res：结果评估工具
• evo_fig：绘图查看工具
• evo_config：evo配置工具

在上述工具中，我们最常用的为evo_ape、evo_traj和evo_res这三个。另外evo_rpe本质上和evo_ape并没有区别，因此下面我们以evo_ape为例，实际应用中根据需求替换即可。

使用evo进行轨迹可视化（evo_traj）

轨迹可视化工具的调用格式如下：

# evo_traj [数据格式] [traj_1] [traj_2] .. --ref=[ground_truth] -p -va
# example:
evo_traj kitti KITTI_00_ORB.txt KITTI_00_SPTAM.txt --ref=KITTI_00_gt.txt -p -vas --plot_mode=xz

在所有参数中，必要的参数只有数据集格式和需要可视化的轨迹文件，evo_traj可以同时可视化多个文件，并没有数量限制。

各可选参数作用如下：

• --ref=[ground_truth]：该选项明确了轨迹可视化中所需使用的标称轨迹文件，使用该选项后，evo会以灰色虚线绘制标称轨迹；
• -vas：该选项表示将所有轨迹和标称轨迹在$SE(3)$SE(3)上进行位姿对齐和尺度对齐（其中-a选项是位姿对齐，-s选项是尺度对其，两者可以单独开启，-v未发现有何作用）；
• -p： 该选项表示开启绘图，否则我们只能在控制台看见结果，而不会得到有效的可视化结果。evo绘图默认是3D轨迹图，我们也可以向例子中一样进一步使用--plot_mode=xz命令其只绘制$xz$xz平面的二维图。

evo_traj会如下所示分别绘制各估计轨迹和标称轨迹的三维轨迹对比、三轴位置对比以及三轴姿态角对比。
此外， evo_traj还可以进行不同位姿数据格式之间的转换，只需使用命令行参数--save_as_bag、--save_as_kitti、--save_as_tum即可转换为对应的数据格式（没有EuRoc是因为EuRoc位姿数据的格式和TUM一样，不同的是真值文件）。需要注意的是，KITTI数据格式由于没有时戳，不能转换为其他格式。

使用evo可视化误差（evo_ape）

该工具调用方式如下：

# evo_ape [format] [ground_truth] [traj_1] [traj_2] ... [options]
evo_ape kitti KITTI_00_gt.txt KITTI_00_ORB.txt -va --plot --plot_mode xz --save_results results/ORB.zip

options中大多数参数同evo_traj一样，这里不再赘述，唯一不同的命令航参数是--save_results，该参数允许我们将evo_ape的结果存储在一个zip文件中，后后续的evo_res评估使用。

该工具会显示如下所示的轨迹误差曲线和误差热力图。

使用evo进行详细评估（evo_res）

该工具调用方式如下，最后的--save_table命令会将分析结果存储为一个csv文件：

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

该工具的分析结果较多，这里就不一一贴图了。