evo

オドメトリ/SLAM 軌跡の評価とプロットの事実上の標準ツール

ライセンス

GPL-3.0

概要

オドメトリと SLAM の結果を評価する Python ツールキット。軌跡アライメント付きの絶対・相対姿勢誤差(APE/RPE)を計算し、TUM・KITTI・EuRoC・ROS bag の各形式を相互運用し、出版品質の比較プロットと統計表を生成します。evo は SLAM 文献で引用される事実上の標準評価ツールです。

evo はコマンドラインツール(evo_ape、evo_rpe、evo_traj)を提供し、TUM・KITTI・EuRoC・ROS bag から軌跡を読み込み、Umeyama または原点アライメントで位置合わせし(単眼システム向けにスケール付きも選択可)、設定可能な姿勢関係で APE/RPE を計算し、軌跡・誤差・箱ひげ図を描画します。結果はバッチ比較用にファイル出力でき、Python API はノートブックでの独自分析を支えます。

重要な理由

evo 以前は、SLAM 論文ごとに独自スクリプトで軌跡を評価しており、結果の比較が困難でした。evo は APE/RPE 評価を標準化して公認の参照ツールとなり、今では査読者も読者も evo で得た数値を期待します。

解決する課題

オドメトリシステムを公平に比較するには、一貫した軌跡アライメント、誤差指標、形式処理が必要で、これは微妙に間違えやすい領域です。evo は確立された評価方法論を一度だけ、正しく、主要なデータセット形式すべてに対して実装しました。

主なポイント

• 一貫した APE/RPE 実装が論文ごとの評価スクリプトを置き換える
• TUM、KITTI、EuRoC、ROS 1/2 bag という主要軌跡形式をすべて読み込める
• スケール任意の Umeyama アライメントが単眼 SLAM を公平に扱う
• 出版品質のプロットと統計表が最初から使える
• Python API がバッチ分析とノートブック分析を可能に

対象

• 結果を評価し発表する SLAM 研究者
• オドメトリパイプラインの回帰テストを行うエンジニア
• 論文の結果を再現する学生

制限事項

• 評価対象は軌跡のみ——地図品質やモジュール別の診断はない
• GPL-3.0 ライセンスはプロプライエタリなツールへの組み込みを難しくすることがある