tum_vi evo评估

TUM VI-Graph是一种用于视觉惯性里程计（Visual-Inertial Odometry，简称VIO）评估的工具。它是由Technische Universität München（慕尼黑工业大学）开发的，用于评估VIO算法在不同数据集上的性能。

TUM VI-Graph评估框架提供了一种标准化的评估方法，可以对VIO算法进行客观的比较和性能分析。它使用真实的视觉和惯性数据集，并提供了一系列评估指标来衡量算法的精度和鲁棒性。

评估过程中，TUM VI-Graph会将算法输出的轨迹与真实轨迹进行对比，并计算出误差指标，如平均位置误差（Average Position Error）、平均旋转误差（Average Rotation Error）等。此外，还可以生成可视化结果，如轨迹图和误差曲线，以便更直观地观察算法的性能。

TUM VI-Graph评估框架是一个开源项目，可以在GitHub上找到相关代码和文档。它被广泛应用于VIO算法的研究和开发中，帮助研究人员和工程师评估和改进他们的算法。