evo

Herramienta estándar de facto para evaluar y graficar trayectorias de odometría/SLAM

Licencia

GPL-3.0

Resumen

Toolkit en Python para evaluar resultados de odometría y SLAM: calcula el error de pose absoluto y relativo (APE/RPE) con alineación de trayectorias, maneja indistintamente los formatos TUM, KITTI, EuRoC y bags de ROS, y produce gráficas comparativas y tablas estadísticas con calidad de publicación. evo es la herramienta de evaluación estándar de facto citada en la literatura de SLAM.

evo ofrece herramientas de línea de comandos (evo_ape, evo_rpe, evo_traj) que cargan trayectorias desde TUM, KITTI, EuRoC y bags de ROS, las alinean con Umeyama o alineación de origen (opcionalmente con escala para sistemas monoculares), calculan APE/RPE con relaciones de pose configurables y generan gráficas de trayectoria, error y cajas. Los resultados se exportan a archivos para comparaciones por lotes, y una API de Python permite análisis personalizados en notebooks.

Por qué importa

Antes de evo, cada artículo de SLAM evaluaba trayectorias con sus propios scripts, dificultando la comparación de resultados. evo estandarizó la evaluación APE/RPE y se convirtió en la herramienta de referencia aceptada — revisores y lectores esperan hoy cifras producidas con ella.

Qué problema resuelve

Comparar sistemas de odometría con justicia exige alineación de trayectorias, métricas de error y manejo de formatos consistentes — fácil de hacer sutilmente mal. evo implementa la metodología de evaluación establecida una sola vez, correctamente, para todos los formatos de datasets comunes.

Puntos clave

• Una implementación consistente de APE/RPE sustituye los scripts de evaluación de cada artículo
• Lee todos los formatos comunes de trayectoria: TUM, KITTI, EuRoC, bags de ROS 1/2
• La alineación de Umeyama con escala opcional trata con justicia al SLAM monocular
• Gráficas y tablas estadísticas con calidad de publicación desde el primer momento
• La API de Python habilita análisis por lotes y en notebooks

Para quién es

• Investigadores de SLAM que evalúan y publican resultados
• Ingenieros que hacen pruebas de regresión de cadenas de odometría
• Estudiantes que reproducen resultados de artículos

Limitaciones

• Evalúa solo trayectorias — sin diagnósticos de calidad de mapa ni por módulo
• La licencia GPL-3.0 puede complicar su integración en herramientas propietarias