01
轨迹评估概述
什么是轨迹评估 · 为什么需要轨迹评估 · 评估工具的应用场景与价值
概念入门
02
工具安装与环境配置
系统要求 · 依赖库安装 (Python/C++) · 验证安装是否成功
环境配置
03
核心概念解析
轨迹 (Trajectory) · 位姿 (Pose) · 时间戳 (Timestamp) · 坐标系 (Frame)
理论基础
04
数据输入格式
支持的数据类型 (TUM/KITTI/EuRoC) · 文件结构解析 · 常见错误格式排查
数据格式
05
数据预处理
时间戳对齐 · 插值方法 (线性/样条) · 坐标变换
预处理对齐
06
绝对轨迹误差 (ATE)
定义与计算公式 · ATE的均方根误差 (RMSE) · 如何解读ATE结果
指标ATE
07
相对轨迹误差 (RPE)
定义与计算公式 · RPE统计指标 (均值/中位数/标准差) · 应用场景
指标RPE
08
平移误差与旋转误差
平移误差度量 (欧氏距离) · 旋转误差度量 (角度偏差) · 两者权衡
误差度量
09
可视化基础
绘制轨迹图 · 绘制误差曲线 · 颜色映射与可视化技巧
可视化基础
10
轨迹对齐
Umeyama算法原理 · Sim(3)对齐 · SE(3)对齐 · 对齐对评估的影响
对齐算法
11
多轨迹比较
同时评估多条轨迹 · 轨迹相似度度量 · 如何选择最佳轨迹
比较多轨迹
12
评估指标详解
RMSE · Mean · Median · Std · Max · Min · SRE (成功率)
指标统计
13
批量评估模式
批量处理数据集 · 自动化评估脚本 · 结果汇总与报告生成
批量自动化
14
参数调优
评估参数对结果的影响 · 如何选择最优参数 · 常见配置模板
调优参数
15
结果导出与报告
导出CSV/JSON/LaTeX · 生成PDF报告 · 自定义报告模板
导出报告
16
高级可视化
3D轨迹动画 · 误差分布直方图 · 箱线图 · 热力图
可视化高级
17
统计显著性分析
假设检验 (t检验/Mann-Whitney U) · 置信区间 · 效应量
统计检验
18
传感器融合评估
IMU+视觉融合 · 激光雷达+视觉融合 · 多传感器轨迹评估特殊性
融合传感器
19
SLAM系统评估
ORB-SLAM · VINS-Mono · LIO-SAM 等经典系统评估实践
SLAM系统
20
自动驾驶轨迹评估
规划轨迹与执行轨迹对比 · 横向/纵向误差分析 · 安全指标
自动驾驶安全
21
机器人手臂轨迹评估
关节空间与笛卡尔空间评估 · 重复定位精度 · 轨迹平滑度
机械臂精度
22
无人机轨迹评估
三维空间轨迹评估 · 动态性能指标 · 抗扰动能力评估
无人机动态
23
时间性能分析
计算效率评估 · 内存占用分析 · 实时性要求与优化
性能实时
24
鲁棒性测试
缺失数据处理 · 噪声敏感性分析 · 异常值检测与处理
鲁棒性测试
25
自定义评估指标
如何定义新指标 · 指标注册机制 · 扩展工具功能
扩展自定义
26
脚本化与自动化
Python API使用 · 命令行工具 · CI/CD集成
脚本自动化
27
常见问题与排错
安装问题 · 数据加载失败 · 评估结果异常 · 性能瓶颈
排错FAQ
28
最佳实践与案例
工业机器人轨迹评估 · 自动驾驶实车测试 · 无人机编队评估
案例实践
29
工具对比与选型
evo · rpg_trajectory_evaluation · tracetools 对比 · 如何选择
对比选型
30
未来发展与趋势
基于深度学习的轨迹评估 · 在线评估 · 标准化与开源生态
趋势前沿