evo评测ORB_SLAM2

针对 ORB_SLAM2 的评测，EVO 提供了相应的工具和指标，可以用于对其进行定量评估。具体来说，EVO 提供了以下指标：

1. Absolute Trajectory Error (ATE)：用于评估 SLAM 系统的轨迹估计性能；
2. Relative Pose Error (RPE)：用于评估 SLAM 系统的相对位姿估计性能；
3. Relative Translation Error (RTE)：用于评估 SLAM 系统的相对平移估计性能；
4. Relative Orientation Error (ROE)：用于评估 SLAM 系统的相对旋转估计性能；
5. Success Rate (SR)：用于评估 SLAM 系统在给定误差阈值下的运行成功率。

通过 EVO 计算出的指标，可以对 ORB_SLAM2 的性能进行客观、定量的评估。具体结果需要根据具体数据集和参数进行分析。

相关问题

【orb_slam2源码解读】intel realsense d435i 实时跑orb_slam2单目 双目 rgbd

ORB-SLAM2是一种广泛使用的视觉定位和地图构建算法，能够在实时环境下使用单目、双目和RGB-D相机进行定位和三维地图构建。在本文中，我们将讨论如何使用Intel Realsense D435i相机进行ORB-SLAM2实时定位与地图构建。

首先，Intel Realsense D435i相机是一种结构光相机，可以提供RGB和深度图像。通过该相机提供的深度图像，ORB-SLAM2算法可以计算出相机的运动以及环境中的特征点，并构建出三维地图。

在使用ORB-SLAM2前，我们需要安装OpenCV、Pangolin和其他一些依赖库，并将ORB-SLAM2代码编译为可执行文件。

通过运行ORB-SLAM2程序时，需要选择所使用的相机类型，在这里我们选择Intel Realsense D435i相机。然后，我们通过代码配置相机参数，如分辨率、深度图像的合理范围等。

接下来，我们可以选择使用单目、双目或RGB-D模式进行定位和地图构建。对于单目模式，我们只使用相机的RGB图像，并通过ORB-SLAM2算法实时定位和地图构建。对于双目和RGB-D模式，我们需要同时使用相机的RGB图像和深度图像，并通过计算立体匹配或深度图像对齐来获得更准确的定位和地图构建结果。

最后，ORB-SLAM2会实时计算相机的运动，并在地图中添加新的特征点和关键帧。通过地图和关键帧的维护，我们可以实现相机的实时定位，即使在没有先前观察到的场景中。

总之，通过使用Intel Realsense D435i相机和ORB-SLAM2算法，我们可以实时运行单目、双目和RGB-D模式下的定位和地图构建。这种能力在许多应用中都是非常有用的，如机器人导航、增强现实等。

CMakeFiles/ORB_SLAM3.dir/build.make:374: recipe for target 'CMakeFiles/ORB_SLAM3.dir/src/Optimizer.cc.o' failed make[2]: *** [CMakeFiles/ORB_SLAM3.dir/src/Optimizer.cc.o] Error 1 CMakeFiles/Makefile2:585: recipe for target 'CMakeFiles/ORB_SLAM3.dir/all' f

这个错误信息是 CMake 在编译 ORB_SLAM3 时出现的错误，提示编译器在编译 `Optimizer.cc` 文件时出错了。

这个错误有很多可能性，常见的原因包括：

- 缺少依赖库或头文件；
- 编译器版本不兼容；
- 源代码中存在语法错误；
- 编译选项设置不正确。

你可以尝试以下步骤解决这个问题：

1. 确认编译器版本和依赖库是否满足要求；
2. 检查源代码是否存在语法错误；
3. 检查 CMakeLists.txt 文件中的编译选项是否正确；
4. 尝试重新编译整个项目，而不是只编译单个文件，以便更好地定位错误。

如果以上方法都不起作用，你可以搜索相关的错误信息或向开发者寻求帮助。