rpg_trajectory_evaluation
원래 VO/VIO를 평가하기 위해 사용하는 툴인 rpg_trajectory_evaluation을 controller로 만들어진 trajectory를 비교하기 위해 사용해보았다.
uzh_rpg/rpg_trajectory_evaluation
Install 부분에서 필요한 라이브러리들을 설치해준다. python2를 사용하다고 되어있지만 그냥 python3에서도 작동하였다.
그리고 결과 plot들을 latex로 pdf를 생성해주는데 아래 커맨드로 를 설치해준다.
sudo apt-get install texlive-latex-extra texlive-fonts-recommended dvipng cm-super그리고 rosbag으로 groundtruth에 해당하는 토픽과 기체가 이동한 토픽을 저장해준다. 형식은 PoseStamped로 한다.
그 후에 bag_to_pose.py를 이용해 bag파일을 Dataset 형식에 맞게 바꿔준다.
python scripts/dataset_tools/bag_to_pose.py ~/sh_mpc_typhoon_windL1.bag /target_pose --msg_type PoseStamped --output stamped_groundtruth.txt 위는 예시 커맨드로 bag파일의 /target_pose 토픽을 stamped_groundtruth.txt 로 변환해주었다.
나는 서로 다른 제어기로 만들어진 경로를 비교하고자 하기 때문에 아래와 같이 폴더를 구성하였다.
├── laptop
│ ├── mpcc
│ │ ├── laptop_mpcc_iris_NOWIND
│ │ │ ├── stamped_groundtruth.txt
│ │ │ └── stamped_traj_estimate.txt
│ │ ├── laptop_mpcc_iris_WIND
│ │ │ ├── stamped_groundtruth.txt
│ │ │ └── stamped_traj_estimate.txt
│ │ ├── laptop_mpcc_iris_WINDL1
│ │ │ ├── stamped_groundtruth.txt
│ │ │ └── stamped_traj_estimate.txt
│ │ ├── laptop_mpcc_typhoon_NOWIND
│ │ │ ├── stamped_groundtruth.txt
│ │ │ └── stamped_traj_estimate.txt
│ │ ├── laptop_mpcc_typhoon_WIND
│ │ │ ├── stamped_groundtruth.txt
│ │ │ └── stamped_traj_estimate.txt
│ │ └── laptop_mpcc_typhoon_WINDL1
│ │ ├── stamped_groundtruth.txt
│ │ └── stamped_traj_estimate.txt
│ └── shmpc
│ ├── laptop_shmpc_iris_NOWIND
│ │ ├── stamped_groundtruth.txt
│ │ └── stamped_traj_estimate.txt
│ ├── laptop_shmpc_iris_WIND
│ │ ├── stamped_groundtruth.txt
│ │ └── stamped_traj_estimate.txt
│ ├── laptop_shmpc_iris_WINDL1
│ │ ├── stamped_groundtruth.txt
│ │ └── stamped_traj_estimate.txt
│ ├── laptop_shmpc_typhoon_NOWIND
│ │ ├── stamped_groundtruth.txt
│ │ └── stamped_traj_estimate.txt
│ ├── laptop_shmpc_typhoon_WIND
│ │ ├── stamped_groundtruth.txt
│ │ └── stamped_traj_estimate.txt
│ └── laptop_shmpc_typhoon_WINDL1
│ ├── stamped_groundtruth.txt
│ └── stamped_traj_estimate.txt
그리고 아래 커맨드를 입력하면 여러 결과값을 보여준다.
python scripts/analyze_trajectories.py mpcc.yaml --output_dir=./results/mpc --results_dir=./results/mpc --platform laptop --odometry_error_per_dataset --overall_odometry_error --plot_trajectories --png --rmse_table --rmse_boxplotplot한 결과를 pdf대신 png로 저장하고 싶어 --png 옵션을 붙여주었다.