01
轨迹评估概述
什么是轨迹评估 · 为什么需要 · 评估场景构成要素
概念入门
02
坐标系基础
世界/车身/传感器坐标系 · 坐标变换原理
坐标数学
03
轨迹数据格式
TUM · KITTI · EuRoC · 通用CSV
格式数据
04
Python环境搭建
Anaconda · 虚拟环境 · numpy/matplotlib/pandas
环境工具
05
数据读取与解析
pandas读取CSV · 时间戳 · 缺失值处理
Pandas预处理
06
轨迹可视化基础
matplotlib 2D轨迹 · 坐标轴比例 · 图例
可视化matplotlib
07
绝对轨迹误差 (ATE)
定义 · 计算方法 · Python实现
ATE误差
08
相对轨迹误差 (RPE)
定义 · 计算方法 · Python实现
RPE误差
09
均方根误差 (RMSE)
RMSE计算 · 轨迹评估应用
RMSE指标
10
最大误差与平均误差
统计指标意义 · 关键统计量提取
统计误差
11
时间戳对齐
线性插值 · 最近邻插值 · Python实现
插值对齐
12
轨迹对齐 (Umeyama)
原理 · Python实现 · 对齐前后对比
Umeyama配准
13
评估指标可视化
误差分布直方图 · 误差-时间曲线
可视化分析
14
多轨迹对比
同图多轨迹 · 颜色与样式管理
对比绘图
15
3D轨迹可视化
mpl_toolkits.mplot3d 绘制3D轨迹
3D可视化
16
轨迹平滑处理
滑动窗口平均 · 高斯滤波 · Savitzky-Golay
滤波平滑
17
速度与加速度评估
从轨迹计算速度/加速度 · 运动平滑性
运动导数
18
轨迹长度与持续时间
计算总长度 · 时间一致性评估
距离时间
19
场景一：直线行驶评估
构建直线参考轨迹 · 横向/纵向误差
场景直线
20
场景二：弯道行驶评估
弯道参考轨迹 · 过弯精度评估
弯道精度
21
场景三：停车入库评估
倒车轨迹 · 终点精度评估
泊车终点
22
场景四：8字形绕圈评估
闭环轨迹 · 闭环误差评估
闭环8字
23
场景五：多目标跟踪评估
同时评估多个目标轨迹
多目标跟踪
24
自动化评估脚本
批量评估函数 · 生成评估报告
脚本自动化
25
评估结果导出
导出Excel/JSON/PDF报告
导出报告
26
使用evo工具
evo简介 · 安装 · 基本命令 · Python结合
evo工具
27
使用Open3D可视化
安装Open3D · 加载点云 · 交互式查看
Open3D点云
28
真实数据案例
使用KITTI等公开数据集评估
KITTI实战
29
常见问题与调试
数据格式错误 · 时间戳不同步 · 坐标系不统一
调试FAQ
30
项目实战：完整评估系统
从数据输入到报告输出 · 全流程搭建
项目综合