ORB-SLAM3输出文件参数详细分析及可视化(附代码)

ORB-SLAM3轨迹文件参数详细分析

ORB-SLAM3生成的这两个txt文件,包含不同级别的相机轨迹数据,采用标准TUM格式存储位姿信息。

f_dataset*. txt文件分析

该文件记录了ORB-SLAM3算法估计的完整帧轨迹,包含每一帧的位姿信息。

参数含义详解

每行数据包含8个参数,格式为:

timestamp tx ty tz qx qy qz qw
  • timestamp: 时间戳(秒),表示相机捕获该帧的精确时刻
  • tx, ty, tz: 相机在世界坐标系中的三维位置(米),分别对应X、Y、Z轴坐标[^11]
  • qx, qy, qz, qw: 相机姿态的四元数表示,描述相机在三维空间中的旋转状态

数据特征分析

前三列文件输出
1747986922709143552.000000 0.000123312 0.007905584 0.001408734 -0.000884045 0.000864824 -0.000187379 0.999999225
1747986922736792064.000000 0.000319067 0.007963145 0.000971440 -0.001007253 0.000836011 0.000407316 0.999999046
1747986922764626176.000000 0.001139444 0.006078459 0.000753281 -0.001637358 0.000302334 0.001553570 0.999997437
1747986922792464128.000000 0.000508807 0.008488487 0.001213031 -0.001097648 0.000824686 0.000721539 0.999998808
  • 从数据变化趋势看,相机在(我的轨迹最后差一点点闭环,在最初点的后方,所以是负数
    • X轴方向移动范围较大(从0.16到-0.0008 ),
    • Y轴方向移动幅度最大(从0.23到-0.0012),
    • Z轴变化相对较小(我是在地面移动,所以 Z 轴基本没动)。
    • 四元数w分量始终接近1,表明相机旋转幅度适中,整体运动较为平稳。

kf_dataset*. txt文件分析

该文件记录关键帧轨迹,仅包含被ORB-SLAM3选为关键帧的位姿数据。数据量远小于完整帧轨迹,时间间隔不规律,反映了关键帧选择的自适应特性。
关键帧选择基于多种因素,包括视觉信息变化程度、相机运动幅度、地图点观测数量等[^9]。从时间戳分析,关键帧间隔从几秒到几十秒不等,体现了算法的智能化选择策略。
关键帧位姿经过ORB-SLAM3的闭环检测和图优化处理,精度通常高于普通帧[^3]。这些数据为后续的地图重建、路径规划等应用提供了可靠基础。

坐标系统与参考框架

两个文件使用统一的世界坐标系,通常以系统初始化时的相机位置为原点建立。

输出结果可视化(附代码)

对输出的两个 txt 文件,利用 python 进行可视化;
要求版本:numpy>=1.19.0 ; matplotlib>=3.3.0
输出的图片:

  • 3D 轨迹图(我是在地面移动一个矩形,所以 z 基本没有变化)

trajectory_3d_enhanced.png|400

  • 2D图 trajectory_2d_enhanced.png|400
  • 运动分析
    motion_analysis.png|500

输出的两个文件和代码放在链接中,数据和代码太长了提取码:ABdk

posted @ 2025-05-24 12:17  边走边唱如诗如理想  阅读(8)  评论(0)    收藏  举报