evo评测ORB_SLAM2
时间: 2023-10-12 10:06:23 浏览: 50
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
运行ORB_SLAM2 数据集
您好!要在ORB_SLAM2中运行数据集,您需要按照以下步骤操作:
1. 下载ORB_SLAM2代码库:您可以从ORB_SLAM2的GitHub页面(https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2)下载代码库。请按照该页面的说明进行安装和编译。
2. 准备数据集:选择您要运行的数据集,并确保其格式符合ORB_SLAM2的要求。ORB_SLAM2支持KITTI、TUM、EuRoC等常见的数据集格式。您可以在ORB_SLAM2的数据集页面(https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2#datasets)找到一些示例数据集。
3. 配置参数:在ORB_SLAM2代码库的"Examples"文件夹中,您可以找到用于不同数据集的配置文件。根据您选择的数据集,选择相应的配置文件,并根据需要进行调整。
4. 运行ORB_SLAM2:使用终端进入ORB_SLAM2的根目录,然后执行以下命令来运行数据集:
```
./Examples/Monocular/mono_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Monocular/TUMX.yaml path_to_dataset
```
其中,"mono_tum"表示使用单目相机和TUM数据集格式,"Vocabulary/ORBvoc.txt"是ORB特征词汇文件路径,"Examples/Monocular/TUMX.yaml"是配置文件路径,"path_to_dataset"是您实际数据集的路径。请根据您的实际情况进行相应的调整。
这些是基本的步骤,您可以根据ORB_SLAM2的文档和示例代码进一步了解和调整。祝您成功运行ORB_SLAM2数据集!如果您有任何问题,请随时提问。
linux ubuntu18.04安装ORB_SLAM2
安装 ORB_SLAM2 需要进行以下几步:
1.安装依赖项:
```
sudo apt-get install libglew-dev libsuitesparse-dev libeigen3-dev libboost-all-dev libopencv-dev
```
2.克隆 ORB_SLAM2 的代码库:
```
git clone https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2.git ORB_SLAM2
```
3.编译 ORB_SLAM2:
```
cd ORB_SLAM2
chmod +x build.sh
./build.sh
```
4.设置环境变量:
```
export ROS_PACKAGE_PATH=${ROS_PACKAGE_PATH}:path/to/ORB_SLAM2/Examples/ROS
```
完成上述步骤后,你可以进入 ORB_SLAM2 的 Examples 目录并运行示例,例如:
```
rosrun ORB_SLAM2 Stereo Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Stereo/EuRoC.yaml true
```
这将运行 EuRoC 数据集上的 ORB_SLAM2 算法。