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前言

evo是一款用于评估SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）算法性能的工具。它提供了一系列评估指标和可视化工具，帮助开发者分析SLAM系统在不同场景下的性能表现。evo支持多种数据格式，包括ROS数据格式，使其可以与ROS中的SLAM算法无缝集成。通过evo，用户可以比较不同SLAM算法的定位精度、地图质量以及鲁棒性等方面的性能，并可视化结果以便更直观地理解和比较不同算法的表现。下面详细介绍evo性能评估工具的安装

一、evo的安装

1. 直接指令安装

终端运行：

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，具体操作如下：

2. 换下载源进行安装

常见的国内下载源：
清华：

https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

阿里云：

http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

中国科技大学：

 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

使用方法：
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 要安装的包名称
例如：

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple evo --upgrade --no-binary evo

输入上述的指令进行安装evo，没有报错，则evo就算安装成功了，此时再打开另一个终端输入evo，然后按Tab键就可以出现如下页面：

注意：如果还是没有没有出现，重启电脑就行

二、evo的使用

1. 常见的数据集格式介绍

(1) EuRoC数据集

timestamp，px,py,pz,qw,qx,qy,qz,vx,vy,vz,bwx,bwy,bwz,bax,bay,baz

如下图所示：(每行17个元素，逗号隔开，时间以纳秒为单位)

(2) TUM数据集格式

timestamp tx ty tz qx qy qz qw  

如下图所示：(每行有８个元素，结尾没有空格, 时间以秒为单位）
tx、ty、tz为平移矩阵；qx、qy、qz、qw为四元数记录的旋转矩阵。
(3) KiTTI数据集

r11 r12 r13 tx r21 r22 r23 ty r31 r32 r33 tz

如下图所示：存储变换矩阵的前三行(每行12元素，空格隔开，没有时间戳）

3. 数据格式转换

(1) euroc数据转换成tum格式

evo_traj euroc data.txt/data.csv --save_as_tum

(2) TUM数据转换成kitti格式

evo_traj tum traj_1.txt traj_2.txt traj_3.txt --save_as_kitti

(3) 把一些文件的数据格式转化成rosbag

evo_traj tum traj_1.txt traj_2.txt traj_3.txt --save_as_bag

(4) 官网的格式转换表

4. evo工具常用命令介绍

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。
evo_ape+数据格式+ --help ：表示查询更多参数的含义
如：evo_ape euroc --help evo_rpe euroc --help

5. 指令命令的使用

1. 指令使用的格式

evo的指令 + 轨迹文件的数据格式 + 轨迹文件 + 操作的参数

例如：画出单个轨迹

evo_traj tum a.txt -p

注意：所用到轨迹文件内容的格式（是指文件内容的数据格式，而不是指.txt等这种文件的格式）
如：tum，euroc，kitti等，均要换成自己的数据集的类型。

三、常用指令的使用详解

1. evo_traj的用法

使用evo_traj指令进行绘制轨迹图，后面添加相应添参数-p或者--plot即可看到轨迹的图形
(1) 画出单个轨迹

evo_traj tum a.txt -p

(2) 画两个或者两个以上的轨迹

evo_traj tum MH01_GT.tum CameraTrajectory.txt -p

(3) 两个轨迹匹配到同一个原点

evo_traj tum MH01_GT.tum CameraTrajectory.txt--ref=MH01_GT.tum -p --align_origin    

(4) 进行坐标变换和对齐

evo_traj tum MH01_GT.tum CameraTrajectory.txt --ref=MH01_GT.tum -a -p -s   

(5) 将轨迹投影到二维坐标中

evo_traj tum MH01_GT.tum CameraTrajectory.txt--ref=MH01_GT.tum -a -p -s --plot_mode=xz

(6) 将轨迹在三维坐标中显示

evo_traj tum MH01_GT.tum CameraTrajectory.txt --ref=MH01_GT.tum -a -p -s --plot_mode=xyz

解释：–plot_mode=xz表示轨迹投影到xz轴显示，“xz”根据自己需求也可换成“xy”“yz”
注意：tum为自己的轨迹文件数据格式，通过–ref参数指定参考轨迹，并增加参数-a（或–align）进行对齐（旋转与平移）。此外，单目相机会存在尺度的不确定性，使用-s（或 --correct_scale）参数进行Sim(3)上的对齐（旋转、平移与尺度缩放）

2. evo_ape的用法

作用：
评估绝对轨迹误差（ATE）：可以反应算法精度和轨迹全局一致性
(1) 查看tum数据集evo_ape命令各种参数

evo_ape tum -h

(2) 评估两条轨迹的绝对位姿误差：

evo_ape tum MH01_GT.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

3. evo_rpe的用法

作用：
评估相对轨迹误差（RPE）：用于评估系统的漂移程度。
(1) 查看tum数据集evo_ape命令各种参数的用法

evo_rpe tum -h  

(2) 估两条轨迹的绝对位姿误差

evo_rpe tum MH01_GT.tum CameraTrajectory.txt -a -p -s

解释：tum为自己数据的格式，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
注意：在进行评估时，若经过了缩放，在命令行中应将真实轨迹（参考轨迹）放在估计轨迹（计算轨迹）前方，避免在缩放时参考轨迹错误而造成误差被错误缩放.

4. evo_res的用法

evo_res指令作用
用于对比多个ATE，RPE结果，同时绘制多条ATE或RPE曲线
具体操作流程：
1 先将单个的ATE或RPE结果保存为zip文件：
保存ape的结果为zip文件：

evo_ape tum data_GT.tum kf_ORB_SLAM2_mono_MH01.txt -a -p -s --save_results filenames.zip

保存ape的结果为zip文件：

evo_rpe tum data_GT.tum kf_ORB_SLAM2_mono_MH01.txt -a -p -s --save_results filenames.zip

其中，tum为自己数据的格式，filenames是要保存的文件名，可任取
2 同时绘制多个ATE或RPE曲线：

evo_res f_ORB_SLAM3_双目.zip f_ORB_SLAM2_双目.zip -p

3 对比并保存结果：
只保存数值：

evo_res f_ORB_SLAM3_双目.zip f_ORB_SLAM2_双目.zip -p --save_table table1.csv

结果以图的形式保存为pdf:

evo_res f_ORB_SLAM3_双目.zip f_ORB_SLAM2_双目.zip -p --save_plot plot1.pdf

其中tum为自己数据的格式table1、plot1为要保存的文件名，可任取

三、修改evo的配置

1. 打印evo原始配置

evo_config show --brief

2. 恢复默认设置

evo_config reset

参考：

总结

以上就是SLAM性能评估工具evo的安装与常用指令的详细介绍，本文先详细介绍了evo的下载安装及遇到的问题，并提供相应的解决方法，最后介绍了evo使用的过程中常用的性能评估指令的用法。如有什么问题，可以评论区留言交流！