01
轨迹评估概述
为什么需要轨迹评估？评估的基本流程与核心挑战。
基础流程
02
坐标系与刚体变换
世界坐标系、机器人坐标系、齐次坐标与SE(3)变换。
数学SE(3)
03
时间戳同步
硬件时间同步、软件插值方法（线性插值、样条插值）。
同步插值
04
绝对轨迹误差（ATE）
定义、计算方法、RMSE与均值、中位数指标。
ATERMSE
05
相对轨迹误差（RPE）
定义、计算方法、平移与旋转误差分离。
RPE相对
06
ATE与RPE的对比
适用场景、优缺点分析、实际项目中的选择策略。
对比策略
07
旋转误差度量
欧拉角、旋转矩阵、四元数、轴角表示与李代数so(3)。
旋转so(3)
08
旋转误差距离
弦距离、角度距离、Frobenius范数、测地线距离。
距离度量
09
平移误差度量
欧氏距离、曼哈顿距离、马氏距离。
平移距离
10
尺度误差评估
单目SLAM的尺度漂移、Sim(3)对齐与尺度校正。
尺度Sim(3)
11
轨迹对齐方法
Umeyama算法、SVD求解、最小二乘对齐。
对齐SVD
12
全局对齐与局部对齐
全局SE(3)对齐、滑动窗口局部对齐。
全局局部
13
评估指标的可视化
轨迹图、误差分布直方图、箱线图、时间序列图。
可视化图表
14
误差统计分析
均值、方差、标准差、最大误差、均方根误差（RMSE）。
统计RMSE
15
累计误差与漂移分析
长时间运行下的误差累积特性、回环检测的影响。
漂移回环
16
评估工具介绍
evo工具、rpg_trajectory_evaluation、TUM评估脚本。
工具evo
17
evo工具实战
安装、数据格式、命令行使用、结果可视化。
实战evo
18
TUM数据集评估标准
TUM RGB-D数据集格式、ground truth获取、评估脚本。
TUMRGB-D
19
KITTI数据集评估标准
KITTI Odometry基准、评估指标、提交格式。
KITTIOdometry
20
EuRoC数据集评估标准
EuRoC MAV数据集、评估流程、注意事项。
EuRoCMAV
21
仿真环境中的轨迹评估
Gazebo/Unity仿真、真值获取、噪声注入。
仿真Gazebo
22
多传感器融合评估
IMU+视觉、LiDAR+视觉、GPS融合下的评估策略。
融合IMU
23
实时性评估
延迟测量、处理时间、帧率对轨迹精度的影响。
实时帧率
24
鲁棒性评估
退化场景测试、光照变化、动态物体、纹理缺失。
鲁棒退化
25
一致性评估
多次运行结果的重复性、标准差分析、置信区间。
一致性置信
26
评估报告撰写
指标表格、图表生成、结论分析、对比实验设计。
报告撰写
27
常见陷阱与误区
对齐错误、单位混淆、时间戳偏差、异常值处理。
陷阱误区
28
轨迹评估在自动驾驶中的应用
高精地图构建、定位模块测试、规划控制评估。
自动驾驶高精地图
29
轨迹评估在AR/VR中的应用
空间定位精度、抖动评估、用户体验量化。
AR/VR抖动
30
未来趋势
端到端学习评估、无真值评估、自监督评估方法。
趋势自监督