evo

Ferramenta padrão de facto para avaliar e plotar trajetórias de odometria/SLAM

Licença

GPL-3.0

Visão geral

Toolkit em Python para avaliar resultados de odometria e SLAM: calcula o erro de pose absoluto e relativo (APE/RPE) com alinhamento de trajetórias, lida indistintamente com os formatos TUM, KITTI, EuRoC e bags do ROS, e produz gráficos comparativos e tabelas estatísticas com qualidade de publicação. O evo é a ferramenta de avaliação padrão de facto citada na literatura de SLAM.

O evo fornece ferramentas de linha de comando (evo_ape, evo_rpe, evo_traj) que carregam trajetórias de TUM, KITTI, EuRoC e bags do ROS, alinham-nas com Umeyama ou alinhamento de origem (opcionalmente com escala para sistemas monoculares), calculam APE/RPE com relações de pose configuráveis e renderizam gráficos de trajetória, erro e caixas. Os resultados são exportados para comparações em lote, e uma API Python permite análises personalizadas em notebooks.

Por que importa

Antes do evo, cada artigo de SLAM avaliava trajetórias com scripts próprios, dificultando comparações. O evo padronizou a avaliação APE/RPE e virou a ferramenta de referência aceita — revisores e leitores hoje esperam números produzidos com ela.

Problema que resolve

Comparar sistemas de odometria com justiça exige alinhamento de trajetórias, métricas de erro e tratamento de formatos consistentes — fáceis de errar sutilmente. O evo implementa a metodologia de avaliação estabelecida uma única vez, corretamente, para todos os formatos de datasets comuns.

Pontos principais

• Uma implementação consistente de APE/RPE substitui os scripts de avaliação de cada artigo
• Lê todos os formatos comuns de trajetória: TUM, KITTI, EuRoC, bags do ROS 1/2
• O alinhamento de Umeyama com escala opcional trata o SLAM monocular com justiça
• Gráficos e tabelas estatísticas com qualidade de publicação prontos de fábrica
• A API Python viabiliza análises em lote e em notebooks

Para quem é

• Pesquisadores de SLAM avaliando e publicando resultados
• Engenheiros fazendo testes de regressão em pipelines de odometria
• Estudantes reproduzindo resultados de artigos

Limitações

• Avalia apenas trajetórias — sem diagnósticos de qualidade de mapa ou por módulo
• A licença GPL-3.0 pode complicar a incorporação em ferramentas proprietárias