MichaelGrupp/evo
کاربرد:
این پکیج پایتون برای ارزیابی دقت سیستم‌های ادومتری (odometry) و SLAM استفاده میشه. به کمک این ابزار می‌تونید نتایج خروجی الگوریتم‌های مسیریابی و نقشه‌برداری خودتون رو با داده‌های واقعی (ground truth) مقایسه کنید و معیارهای مختلفی مثل خطای جذر میانگین مربعات (RMSE) یا تطابق مسیر رو محاسبه کنید.
در چه شرایطی بهتره استفاده شود؟
وقتی که دارید روی یک سیستم رباتیک، خودروهای خودران یا واقعیت افزوده کار می‌کنید و نیاز دارید دقت حرکت و موقعیت‌یابی خود را ارزیابی کنید، استفاده از این ابزار بسیار مفیده. همچنین برای مقایسه عملکرد الگوریتم‌های مختلف SLAM در دیتاست‌های استاندارد مثل KITTI یا EuRoC مناسبه.
چند مثال از موارد استفاده
- مقایسه دقت دو الگوریتم VIO (Visual-Inertial Odometry) با هم
- ارزیابی خروجی یک سیستم SLAM بصری با داده‌های واقعی از یک ربات متحرک
- ترسیم و بصری‌سازی مسیرهای تخمینی و واقعی در محیط‌های داخلی و بیرونی
- استفاده در تحقیقات دانشگاهی و مقالات علمی برای گزارش دقت کمی
- ##SLAM
- ##Odometry
- ##Python
- ##Robotics
- ##AutonomousVehicles
- ##VisualOdometry
- ##EvaluationTool
- ##AIResearch
- ##Mapping
- ##evo