evo

오도메트리/SLAM 궤적 평가·플로팅의 사실상 표준 도구

라이선스

GPL-3.0

개요

오도메트리와 SLAM 결과를 평가하는 Python 툴킷: 궤적 정렬을 포함한 절대·상대 자세 오차(APE/RPE)를 계산하고, TUM·KITTI·EuRoC·ROS bag 형식을 호환 처리하며, 출판 품질의 비교 그래프와 통계표를 생성합니다. evo는 SLAM 문헌에서 인용되는 사실상의 표준 평가 도구입니다.

evo는 명령줄 도구(evo_ape, evo_rpe, evo_traj)를 제공합니다. TUM·KITTI·EuRoC·ROS bag에서 궤적을 불러와 Umeyama 또는 원점 정렬로 맞추고(단안 시스템을 위한 스케일 정렬 선택 가능), 구성 가능한 자세 관계로 APE/RPE를 계산하며, 궤적·오차·박스 플롯을 그립니다. 결과는 배치 비교를 위해 파일로 내보낼 수 있고, Python API로 노트북에서 맞춤 분석도 가능합니다.

중요한 이유

evo 이전에는 SLAM 논문마다 자체 스크립트로 궤적을 평가해 결과 비교가 어려웠습니다. evo는 APE/RPE 평가를 표준화하며 공인된 참조 도구가 되었고, 이제 심사자와 독자 모두 evo로 산출한 수치를 기대합니다.

해결하는 문제

오도메트리 시스템을 공정하게 비교하려면 일관된 궤적 정렬, 오차 지표, 형식 처리가 필요한데 미묘하게 틀리기 쉽습니다. evo는 확립된 평가 방법론을 한 번, 정확하게, 모든 주요 데이터셋 형식에 대해 구현했습니다.

핵심 요점

• 일관된 APE/RPE 구현 하나가 논문마다의 평가 스크립트를 대체한다
• TUM, KITTI, EuRoC, ROS 1/2 bag 등 주요 궤적 형식을 모두 읽는다
• 스케일 옵션이 있는 Umeyama 정렬이 단안 SLAM을 공정하게 다룬다
• 출판 품질 그래프와 통계표를 즉시 사용할 수 있다
• Python API로 배치·노트북 분석이 가능하다

대상

• 결과를 평가하고 발표하는 SLAM 연구자
• 오도메트리 파이프라인 회귀 테스트를 하는 엔지니어
• 논문 결과를 재현하는 학생

한계

• 궤적만 평가 — 지도 품질이나 모듈별 진단은 없음
• GPL-3.0 라이선스는 독점 도구에 내장하기 어렵게 만들 수 있음