TUM数据集groundtruth轨迹与估计轨迹（ORBSLAM2运行的结果）统一参考系
参考：https://blog.csdn.net/luo870604851/article/details/85006243
阅读ORBSLAM的相关论文并且在UBuntu系统上编译好ORB-SLAM2后，准备运行下程序，获得估计的轨迹后，评估下轨迹的误差。这里运行的是rgbd_dataset_freiburg1_desk数据集，关于深度图和RGB图、估计轨迹和真实轨迹的时间戳的对齐，使用的是associate.py文件，具体可以参考高翔大佬的一起做RGB-D SLAM 第二季 （一）。绘制两者的轨迹后，发现两者完全没有对上，然后看了groudtruth.txt和KeyFrameTrajectory.txt文件后，发现估计轨迹是以第一帧坐标系作为参考，而真值轨迹应该是以某个固定的坐标系作为参考。为了能评估轨迹误差，必须要知道两个参考系之间的变换矩阵T。
首先考虑的是，在时间戳对齐后，求取第一帧groundtruth轨迹的逆作为T，下图是运行的结果。在论文中给出的是绝对位移误差为0.046m，而这里计算的结果为0.053m，误差比较大。（这个差的还算比较小的了，其它的数据集也试过了，误差更大。）
从上面的结果可以看出，直接取第一帧groundtruth轨迹的逆作为T，最后求得的误差要比论文里给出的要大。分析原因，上述两个参考系之间的变换矩阵T只由一帧计算得，存在比较大的误差。因此，可以把所有帧均考虑进来，构建最小二乘问题来估计T，这就是一个ICP问题，在视觉SLAM十四讲的第七章有给出求解方式。这可以使用SVD方法求解，也可以用非线性优化的方式求解。从下面的图中可以看出，估计的绝对平移误差为0.043m，现在比较符合论文中的结果。
下面给出读取轨迹文件并统一参考系，显示轨迹，计算轨迹误差的代码。
#include <pangolin/pangolin.h>
#include <Eigen/Core>
#include <unistd.h>
#include <thread>
#include <sophus/se3.hpp>
class Trajectory{
public:
void showAssociateTrajectory();
vector<double> calTrajectoryError();
void readAssociateTrajectory(const string &strAssociateTrajectoryFile);
vector<double> mvimageTimeStamps, mvposeTimeStamps, mvtruthTimeStamps;
vector<Eigen::Isometry3d, Eigen::aligned_allocator<Eigen::Isometry3d>> mvpose;
vector<Eigen::Isometry3d, Eigen::aligned_allocator<Eigen::Isometry3d>> mvgroundTruthPose;
};
vector<Eigen::Isometry3d, Eigen::aligned_allocator<Eigen::Isometry3d>> pose;
vector<Eigen::Isometry3d, Eigen::aligned_allocator<Eigen::Isometry3d>> groundTruthPose;
// Input -> The path of associated trcjectory file.
void Trajectory::readAssociateTrajectory( const string &strAssociateTrajectoryFile){
ifstream fin(strAssociateTrajectoryFile);
string str;
if(!fin){
cerr << "Failed to open trajectory file at:" << strAssociateTrajectoryFile << endl;
exit(-1);
}
// Read trajectory file
double data[7];
// bool isFirstFrame = true;
// orbslam保存的轨迹是以第一帧为世界坐标系，需要将groundtruth轨迹的世界坐标变换到估计轨迹的固定坐标
// Eigen::Isometry3d Tinv;
while(!fin.eof()){
double realTimeStamp, truthTimeStamp;
Eigen::Vector3d v;
fin >> realTimeStamp;
if(fin.fail()) {
// 在读数据后判断，避免多读一行数据！！
break;
}
mvposeTimeStamps.push_back(realTimeStamp);
//读取实际轨迹
for(size_t i = 0; i < 7; i++){
fin >> data[i];
}
Eigen::Quaterniond q(data[6],data[3],data[4],data[5]);
Eigen::Isometry3d T(q);
T.pretranslate(Eigen::Vector3d(data[0],data[1],data[2])); //左乘，相对与旋转前的坐标
pose.push_back(T);
fin >> truthTimeStamp;
//读取轨迹真值
for(size_t i = 0; i < 7; i++){
fin >> data[i];
}
Eigen::Quaterniond q1(data[6],data[3],data[4],data[5]);
Eigen::Isometry3d T1(q1);
T1.pretranslate(Eigen::Vector3d(data[0],data[1],data[2]));
// if(isFirstFrame){
// Tinv = T1.inverse();
// cout << "两组轨迹之间的变换矩阵：" << endl;
// cout << "T：" << Tinv.matrix() << endl;
// isFirstFrame = false;
// }
mvtruthTimeStamps.push_back(truthTimeStamp);
// groundTruthPose.push_back(Tinv*T1);
groundTruthPose.push_back(T1);
}
// // 将groundtruth轨迹的世界坐标系转换到估计轨迹的世界坐标系下
Eigen::Vector3d estiMid, truthMid; // 两组点的质心
vector<Eigen::Vector3d> vEsti, vTruth; // 两组点的去质心坐标
int N = pose.size();
for(size_t i = 0; i < N ; i++){
estiMid += pose[i].translation();
truthMid += groundTruthPose[i].translation();
}
estiMid /= N;
truthMid /=N;
vEsti.resize(N); vTruth.resize(N);
for(int i = 0; i < N; i++){
vEsti[i] = pose[i].translation() - estiMid;
vTruth[i] = groundTruthPose[i].translation() - truthMid;
}
Eigen::Matrix3d W = Eigen::Matrix3d::Zero();
for(size_t i = 0 ; i < N ; i++){
W += vEsti[i]*(vTruth[i].transpose());
}
Eigen::JacobiSVD<Eigen::Matrix3d> svd (W, Eigen::ComputeFullU|Eigen::ComputeFullV);
Eigen::Matrix3d u = svd.matrixU();
Eigen::Matrix3d v = svd.matrixV();
Eigen::Matrix3d R = u * (v.transpose());
Eigen::Vector3d t = estiMid - R * truthMid;
Eigen::Isometry3d T = Eigen::Isometry3d::Identity();
cout << "两组轨迹之间的变换矩阵：" << endl;
cout << "R: " << R << endl; //这两行输出注释掉，结果会出错？！（迷～～）
cout << "t: " << t << endl;
// // 方式1 （方式一和方式二T必须初始化成单位矩阵）
T.translate(t);
T.rotate(R);
// // 方式2
// T.rotate(R); // 旋转后，translate()是相对旋转后的坐标，pretranslate（）是相对于旋转前的坐标
// T.pretranslate(t); // 带pre的函数表示左乘，不带的表示右乘
// // 方式3
// // T.matrix().block(0, 0, 3, 3) = R;
// // T.matrix().col(3) = t.homogeneous(); // 将平移向量变成对应的齐次坐标
// // T.matrix().row(3) = Eigen::Vector4d(0, 0, 0, 1);
cout << "T：" << T.matrix() << endl;
for(auto &p: groundTruthPose){
p = T*p;
}
mvpose = pose;
mvgroundTruthPose = groundTruthPose;
}
void Trajectory::showAssociateTrajectory(){
assert(pose.size() == groundTruthPose.size());
assert(!pose.empty() && !groundTruthPose.empty());
pangolin::CreateWindowAndBind("Trajectory Viewer", 1024, 768); //创建一个窗口
glEnable(GL_DEPTH_TEST); //启动深度测试，OpenGL只绘制最前面的一层，绘制时检查当前像素前面是否有别的像素，如果别的像素挡住了它，那它就不会绘制
glEnable(GL_BLEND); //在openGL中使用颜色混合
glBlendFunc(GL_SRC_ALPHA, GL_ONE_MINUS_SRC_ALPHA); //选择混合选项
// 1. 定义相机投影模型：ProjectionMatrix(w, h, fu, fv, u0, v0, zNear, zFar)
// 2. 定义观测方位向量：
// 观测点位置：(mViewpointX mViewpointY mViewpointZ)
// 观测目标位置：(0, 0, 0)
// 观测的方位向量：(0.0,-1.0, 0.0)
pangolin::OpenGlRenderState s_cam(
pangolin::ProjectionMatrix(1024, 768, 500, 500, 512, 289, 0.1, 1000),
pangolin::ModelViewLookAt(0, -0.1, -1.8, 0, 0, 0, 0.0, -1.0, 0.0)
);
// 定义地图面板
// 前两个参数（0.0, 1.0）表明宽度和面板纵向宽度和窗口大小相同
// 中间两个参数（pangolin::Attach::Pix(175), 1.0）表明右边所有部分用于显示图形
// 最后一个参数（-1024.0f/768.0f）为显示长宽比
pangolin::View &d_cam = pangolin::CreateDisplay().SetBounds(0.0, 1.0 ,0.0 , 1.0, -1024.0f/768.0f)
.SetHandler(new pangolin::Handler3D(s_cam));
while(pangolin::ShouldQuit() == false){
//消除缓冲区中的当前可写的颜色缓冲和深度缓冲
glClear(GL_COLOR_BUFFER_BIT | GL_DEPTH_BUFFER_BIT); // |和& -> 总是要计算两个数
d_cam.Activate(s_cam);
// 设置为白色，glClearColor(red, green, blue, alpha），数值范围(0, 1)
glClearColor(1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f);
glLineWidth(2);
//画出连线
for(size_t i = 0; i < pose.size(); i++){
glColor3f(0.0, 0.0, 0.0);
glBegin(GL_LINES);
auto p1 = pose[i], p2 = pose[i+1];
glVertex3d(p1.translation()[0], p1.translation()[1], p1.translation()[2]);
glVertex3d(p2.translation()[0], p2.translation()[1], p2.translation()[2]);
glEnd();
glColor3f(1.0, 0.0, 0.0); //红色是参考轨迹
glBegin(GL_LINES);
p1 = groundTruthPose[i];
p2 = groundTruthPose[i+1];
glVertex3d(p1.translation()[0], p1.translation()[1], p1.translation()[2]);
glVertex3d(p2.translation()[0], p2.translation()[1], p2.translation()[2]);
glEnd();
}
pangolin::FinishFrame();
usleep(5000); // sleep 5 ms
}
}
vector<double> Trajectory::calTrajectoryError(){
assert(pose.size() == groundTruthPose.size());
assert(!pose.empty() && !groundTruthPose.empty());
double ATE_all = 0, ATE_trans = 0;
vector<double> ATE;
for(size_t i = 0; i < pose.size() ; i++){
Sophus::SE3d p1(pose[i].rotation(),pose[i].translation());
Sophus::SE3d p2(groundTruthPose[i].rotation(),groundTruthPose[i].translation());
double error = ((p2.inverse() * p1).log()).norm();
ATE_all += error * error;
error = (groundTruthPose[i].translation() - pose[i].translation()).norm();
ATE_trans += error*error;
}
ATE_all = ATE_all / double(pose.size());
ATE_all = sqrt(ATE_all);
ATE_trans = ATE_trans / double(pose.size());
ATE_trans = sqrt(ATE_trans);
ATE.push_back(ATE_all);
ATE.push_back(ATE_trans);
return ATE;
}