01
轨迹评估概述
什么是轨迹评估 · 为什么需要 · 评估指标分类 (ATE/RPE)
绝对轨迹误差相对轨迹误差
02
坐标系与变换基础
世界坐标系 · 机器人坐标系 · 齐次变换 · 四元数与欧拉角
坐标系四元数
03
时间戳同步
硬件同步 · 软件插值 (线性/样条) · 时间对齐重要性
插值对齐
04
绝对轨迹误差 (ATE)
ATE定义 · 计算流程 · RMSE/均值/中位数解读
RMSE精度指标
05
相对轨迹误差 (RPE)
RPE定义 · 固定距离/时间间隔 · 漂移分析
漂移局部精度
06
评估工具 evo
evo安装 · evo_ape/evo_rpe · Umeyama轨迹对齐
evoUmeyama
07
TUM 与 KITTI 格式
TUM格式 · KITTI格式 · 格式转换脚本
数据集转换
08
轨迹可视化
evo_traj绘图 · 误差直方图 · 箱线图分析
可视化箱线图
09
性能优化概述
实时性指标 · 资源消耗 (CPU/内存) · 优化目标
延迟吞吐量
10
算法级优化
特征提取 (ORB/SIFT) · 匹配策略 (KD-Tree/暴力)
ORBKD-Tree
11
数据结构优化
Eigen库 · 内存池 · 避免动态内存分配
Eigen内存池
12
多线程与并行计算
OpenMP · C++线程池 · 任务拆分策略
OpenMP线程池
13
SIMD指令集优化
SSE/AVX基础 · 向量化计算 · 矩阵运算应用
SIMDAVX
14
GPU加速
CUDA基础 · SLAM后端优化 · 数据传输开销
CUDA并行
15
代码级优化
编译器选项 (-O2/-O3) · 循环展开 · 内联函数
-O3内联
16
内存管理优化
缓存友好设计 · 数据对齐 · 减少cache miss
缓存对齐
17
RTOS优化
优先级调度 · 中断管理 · 锁优化
RTOS锁
18
传感器数据处理优化
IMU预积分加速 · 点云降采样 (VoxelGrid)
IMUVoxelGrid
19
图优化与后端优化
g2o/Ceres · 信息矩阵 · 边缘化策略
g2oCeres
20
关键帧选取策略
基于时间 · 运动距离 · 共视关系
关键帧共视
21
局部地图管理
滑动窗口 · 地图点剔除 · 共视图维护
滑动窗口共视图
22
全局优化与回环检测
回环候选筛选 · 位姿图优化 · 全局一致性
回环位姿图
23
轻量化模型设计
网络剪枝 · 量化 · 知识蒸馏 (视觉SLAM)
剪枝量化
24
嵌入式平台优化
ARM Neon · 树莓派/Jetson优化实践
NeonJetson
25
性能分析工具
perf · gprof · Valgrind · Chrome Tracing
perfValgrind
26
基准测试与自动化评估
测试数据集 · 自动化脚本 · 回归测试
基准回归
27
案例实战：ORB-SLAM3
EuRoC数据集 · 轨迹评估与优化
ORB-SLAM3EuRoC
28
案例实战：LIO-SAM
KITTI数据集 · 轨迹评估与优化
LIO-SAMKITTI
29
案例实战：VINS-Mono
TUM-VI数据集 · 轨迹评估与优化
VINS-MonoTUM-VI
30
总结与最佳实践
评估流程标准化 · 优化方法论 · 学习型SLAM趋势
最佳实践趋势