FDE,ADE在python中哪个库存在
时间: 2024-03-01 08:55:44 浏览: 22
FDE和ADE是自主导航系统中常用的性能评估指标,但在Python库中没有现成的函数可以直接计算这些指标。不过,您可以使用NumPy和SciPy等库来实现这些指标的计算。以下是使用NumPy和SciPy计算FDE和ADE的示例代码:
```python
import numpy as np
from scipy.spatial.distance import cdist
# 计算FDE
def calculate_fde(predicted_trajectory, target_trajectory):
fde = np.linalg.norm(predicted_trajectory[-1, :] - target_trajectory[-1, :])
return fde
# 计算ADE
def calculate_ade(predicted_trajectory, target_trajectory):
ade = np.mean(cdist(predicted_trajectory, target_trajectory))
return ade
```
其中,predicted_trajectory是规划路径,target_trajectory是目标路径。使用NumPy的linalg.norm函数计算FDE,使用SciPy的spatial.distance.cdist函数计算ADE。
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评估指标ADE,FDE
ADE和FDE是用来评估机器人路径规划质量的指标。ADE(Average Displacement Error)指的是机器人路径规划的平均位移误差,即机器人实际行驶路径和规划路径之间的平均欧几里得距离。FDE(Final Displacement Error)指的是机器人路径规划的最终位移误差,即机器人实际行驶路径和规划路径的终点之间的欧几里得距离。这两个指标可以用来评估机器人路径规划算法的准确性和稳定性。通常来说,ADE和FDE的值越小,机器人路径规划的质量就越好。
评估指标ADE,FDE介绍和详解以及公式
ADE和FDE是机器人路径规划领域常用的评估指标。下面分别对它们进行介绍和详解,并给出相应的公式。
1. ADE(Average Displacement Error)
ADE指的是机器人路径规划的平均位移误差,即机器人实际行驶路径和规划路径之间的平均欧几里得距离。其公式如下:
$ADE = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^N\frac{1}{T_i}\sum_{t=1}^{T_i}\left\|p_t^{(i)} - \hat{p}_t^{(i)}\right\|$
其中,$N$表示测试数据集的样本数,$T_i$表示第$i$个样本的路径长度,$p_t^{(i)}$表示第$i$个样本在时刻$t$的真实位置,$\hat{p}_t^{(i)}$表示第$i$个样本在时刻$t$的规划位置。$\left\|.\right\|$表示欧几里得距离。
2. FDE(Final Displacement Error)
FDE指的是机器人路径规划的最终位移误差,即机器人实际行驶路径和规划路径的终点之间的欧几里得距离。其公式如下:
$FDE = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^N\left\|p_T^{(i)} - \hat{p}_T^{(i)}\right\|$
其中,$N$表示测试数据集的样本数,$p_T^{(i)}$表示第$i$个样本在终点的真实位置,$\hat{p}_T^{(i)}$表示第$i$个样本在终点的规划位置。$\left\|.\right\|$表示欧几里得距离。
这两个指标可以用来评估机器人路径规划算法的准确性和稳定性。通常来说,ADE和FDE的值越小,机器人路径规划的质量就越好。