OpenVINS学习7——评估工具的简单使用

前言

OpenVINS自带评估工具，这里记录一下使用方法，我是以VIRAL数据集为例，但是目前仍然有问题，发现误差很大，我还没搞明白哪里出了问题。

工具介绍

主要参考

https://docs.openvins.com/eval-error.html
https://blog.csdn.net/crp997576280/article/details/121204219

数据记录

通过ov_eval中的record.launch来完成，需要根据需要进行修改，我的如下，VIRAL数据集eee_01序列，分别记录了真值和估计轨迹值。（VIRAL的真值在bag包里有因此可以订阅话题，但是VIRAL数据集有个问题是真值只有位置没有姿态，有点坑）

<launch>

    <!-- what ros bag to play -->
    <arg name="bag_name"    default="eee_01" />
    <arg name="bag_path"    default="/home/merlincs/workspace/dataset/VIRAL/" />


    <!-- where to save the recorded poses -->
    <arg name="path_save"   default="/home/merlincs/workspace/catkin_uwbvio/src/open_vins/ov_data/viral/" />


    <!-- record the trajectory -->
    <node name="recorder_gt" pkg="ov_eval" type="pose_to_file" output="screen" required="true">
        <param name="topic"      type="str" value="/leica/pose/relative" />
        <param name="topic_type" type="str" value="PoseStamped" />
        <param name="output"     type="str" value="$(arg path_save)/$(arg bag_name)/eee_01_gt.txt" />
    </node>
    <node name="recorder_estimate" pkg="ov_eval" type="pose_to_file" output="screen" required="true">
        <param name="topic"      type="str" value="/ov_msckf/poseimu" />
        <param name="topic_type" type="str" value="PoseWithCovarianceStamped" />
        <param name="output"     type="str" value="$(arg path_save)/$(arg bag_name)/eee_01_estim.txt" />
    </node>


    <!-- play the dataset -->
    <node pkg="rosbag" type="play" name="rosbag" args="-r 4 $(arg bag_path)/$(arg bag_name)/eee_01.bag" required="true"/>

</launch>

根据自己的需要修改上面文件后，开始跑一下eee_01序列数据集，流程如下：

#终端1
roscore

#终端2
source devel/setup.bash
roslaunch ov_msckf subscribe.launch config:=viral

#终端3
source devel/setup.bash
roslaunch ov_eval record.launch

之后在record.launch中配置的保存路径下面就能看到记录好数据的文件了：

结果评估

记录好数据后就拿到了真值文件和估计轨迹文件，数据组织格式也是根据上面record中的配置完成的，PoseWithCovarianceStamped如下：
#timestamp(s) tx ty tz qx qy qz qw Pr11 Pr12 Pr13 Pr22 Pr23 Pr33 Pt11 Pt12 Pt13 Pt22 Pt23 Pt33

接下俩就可以进行单个序列的轨迹评估了，方法如下：

#打开终端
source devel/setup.bash
rosrun ov_eval error_singlerun posyaw /home/merlincs/workspace/catkin_uwbvio/src/open_vins/ov_data/viral/eee_01/eee_01_estim.txt /home/merlincs/workspace/catkin_uwbvio/src/open_vins/ov_data/viral/eee_01/eee_01_gt.txt

#打开终端
source devel/setup.bash
rosrun ov_eval plot_trajectories posyaw /home/merlincs/workspace/catkin_uwbvio/src/open_vins/ov_data/viral/eee_01/eee_01_estim.txt /home/merlincs/workspace/catkin_uwbvio/src/open_vins/ov_data/viral/eee_01/eee_01_gt.txt

结果如下，误差好大啊，感觉不太正常。

接下来要确认一下结果是不是正常，不正常是哪一步出现了问题，评估过程应该没错，还是数据集配置那有问题吗。
掌握了评估定位结果的方法，接下来就可以进行改造看看效果了。