TUM數據集rgbd_benchmark工具的使用方法

 # 在學習視覺slam過程當中，須要對數據集合進行預處理和對slam或者跟蹤結果進行評價，TUM提供一組這樣的工具，爲了本身之後方便查找，因而把它記錄下來

1、RGBD_Benchmark工具下載連接：Download here

     下載連接下有以下python腳本，可供使用

       1.  add_pointclouds_to_bagfile.py

       2. associate.py

       3. evaluate_ate.py

      4. evaluate_rpe.py

      5. generate_pointcloud.py

      6. generate_registered_pointcloud.py

      7. plot_trajectory_into_image.py

2、RGBD_Benchmark工具使用方法（部分，後續用到再作完善）

1. associate.py

經過timestamp(時間戳)生成rgb和depth的關聯文件，命令以下：

1 python associate.py rgb.txt depth.txt > associations.txt

2. 評價腳本

　　在估計了相機軌跡並將其保存到文件後，咱們須要經過將其與地面實況進行比較來評估估計軌跡中的偏差。 有不一樣的偏差指標。

       兩種突出的方法是絕對軌跡偏差（ATE）和相對姿態偏差（RPE）。

       ATE適合評估視覺SLAM系統的性能。 相比之下，RPE適合評估視覺里程計的漂移量，例如每秒的漂移量。

2.1 evaluate_ate.py

     絕對軌跡偏差腳本直接測量真實軌跡和估計軌跡的點之間的差別。

   做爲預處理步驟，咱們使用時間戳將估計的姿式與地面真實姿式相關聯。 基於此關聯，咱們使用奇異值分解來對齊真實軌跡和估計軌跡。

   最後，咱們計算每對姿式之間的差別，並輸出這些差別的均值/中值/標準差。 

   此外，腳本還能夠將兩個軌跡繪製到png或pdf文件，這樣一來能夠更加直觀的看到差別。

   接下來，咱們分別看一下相應的腳本執行命令

（注：須要將evaluate_ate.py、groundtruth.txt、CameraTrajectory.txt、associate.py放在同一位置）

（1）僅輸出RMSE/cm偏差，執行以下命令：

1 python evaluate_ate.py groundtruth.txt CameraTrajectory.txt

（2）輸出真實軌跡和預測軌跡以及偏差，並直觀顯示，執行以下命令：

1 python evaluate_ate.py groundtruth.txt CameraTrajectory.txt --plot result.png

（3）輸出全部偏差，包含平均值，中值等, 執行以下命令：

1 python evaluate_ate.py groundtruth.txt CameraTrajectory.txt --verbose

2.1 evaluate_pre.py

        爲了計算相對姿式偏差，須要使用腳本''evaluate_rpe.py''。此腳本計算時間戳對之間相對運動中的偏差。

       

       默認狀況下，該腳本計算估計軌跡文件中全部時間戳對之間的錯誤。

       

       因爲估計軌跡中的時間戳對的數量在軌跡的長度上是二次的，所以將該集合下采樣爲固定數量（-max_pairs）是有意義的。

 

       或者，能夠選擇使用固定窗口大小（-fixed_delta）。 在這種狀況下，估計軌跡中的每一個姿式根據窗口大小（-δ）和單位（-delta_unit）與稍後的姿式相關聯。

 

       該評估技術可用於估計漂移量。