本地化误差衡量标准对于评估移动机器人定位系统的准确性至关重要,有助于了解机器人在环境中能如何确定其位置。 精确衡量标准对于改善导航和操作性能至关重要。

常见本地化错误计量

多个度量衡用于量化本地化错误,最常见的包括绝对错误,相对错误,以及根平均方差错(RMSE),每个度量衡都对机器人定位的准确性提供了不同的见解.

计算错误计量

计算这些度量衡通常涉及将机器人的估计位置与地面真实位置进行比较。 地面真实是实际位置,通常通过高精度传感器或外部跟踪系统获得。

例如,绝对错误的计算方式为:

绝对错误====================================================================================================================================================================================================================================================

RTSE是通过多个测量计算得出,以提供总体误差测量:

RMSE = sqrt(1/n) * ⁇ (估计-地面真相)^2] ]

解释错误计量

差错值较低表明定位精度较高。 各种测量的一致差差表明性能稳定,而大的偏差可能表明传感器校准或环境因素方面的问题。

  • 绝对错误
  • 相对错误
  • 根平均方格错误( RME)
  • 平均绝对错误( MAE)