跑一个slam数据集并用evo评分

### 运行SLAM数据集并在Linux上使用evo工具进行评估

#### 准备工作环境
为了确保能够顺利运行SLAM算法并对结果进行评估，需先安装必要的软件包和依赖项。对于VINS-Fusion或其他SLAM框架而言，通常需要配置ROS（Robot Operating System），并下载对应的源码编译安装。

#### 配置自定义数据集
针对特定的数据集格式，如TUM RGB-D、KITTI或EuRoC MAV Dataset等，应当按照官方文档说明调整输入参数设置[^1]。这一步骤涉及修改传感器时间戳同步方式以及图像帧率匹配等问题。

#### 执行VINS-Fusion节点
启动ROS Master之后，在终端执行如下指令来加载预处理后的bag文件或者实时采集设备传入的信息流：

roslaunch vins_estimator euroc.launch

此命令会读取指定路径下的IMU与相机观测值作为输入，并输出优化后的位置姿态估计序列至`/vins_result`话题下。

#### 使用EVO工具分析性能表现
完成上述操作后即可着手准备用于对比验证的标准真值轨迹文件(.txt)，其内部结构遵循固定模式——每一行为一时刻对应的空间坐标(x,y,z)及四元数表示法(w,x,y,z)[^2]。随后通过下面给出的Shell脚本调用EVO库函数实现定量评测：

cd ORB_SLAM2/results/
mkdir kitti00/

# 将生成的结果保存到相应的目录中
cp /path/to/CameraTrajectory.txt ./kitti00/

# 调用 EVO 工具来进行 APE (Absolute Pose Error) 的计算
evo_ape tum groundtruth.txt CameraTrajectory.txt -p --plot --save_plot kitti00.png

这里需要注意的是，在比较过程中务必保持两份记录的时间轴严格一致；另外如果存在尺度变换情况，则要特别留意参照物选取顺序以防引入额外偏差[^3]。