视觉SLAM基础：算法精度评价指标（ATE、RPE）

1. 前言 当我们需要评估一个SLAM/VO算法的表现时，可以从时耗、复杂度、精度多个角度切入，其中对精度的评价是我们最关注的，这个过程中我们不可避免会遇到两个精度指标ATE和RPE。这两个evaluation metrics最早是在TUM数据集benchmark中定义的，应用非常广泛。 介绍前，先对定义一下公式标注： 算法估计位姿： P 1 , . . . , P n ∈ S E ( 3 ) P

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