高速公路上基于地图的视觉定位精度量化评估

目的：

基于地图的视觉定位不能直接用绝对位置和gps来比较精度。因为定位地图不一定完全和gps对齐了的。所以只能使用gps的相对变化和定位结果的相对变化的对比来评估定位精度。
并且gps在局部也不一定准，如果把gps的完整轨迹和定位出来的轨迹直接做对齐然后比差异的话，这样并不能知道是具体哪个位置定位不准。

描述：

使用GPS轨迹来评估基于视觉的定位结果的质量。将定位轨迹分段后和GPS轨迹做相似变化，得到和GPS轨迹对齐的定位轨迹。基于这两条轨迹的最大距离来判断定位质量的好坏。
当时GPS轨迹的局部变化趋势和汽车的真实运动轨迹的局部变化趋势一致。如果定位结果可靠，定位得到的轨迹的局部变化趋势也应该和GPS一致。本专利利用这一规律来判断定位的质量。
蓝色线为GPS轨迹，绿色线为计算的汽车轨迹。可以看出蓝色线很平滑，绿色线相对蓝色线有高频的抖动。通过这个信息可以得出这一时段的定位精度很低。

细节：

输入数据：
- 一段时间内定位的轨迹（每个时刻对应的定位结果坐标值）
- 这段时间对应的GPS轨迹
对某一个时刻的定位质量评估
- 以当前时刻为中心，取出定位轨迹前后各10秒区间的曲线：traj。
- 以当前时刻为中心，取出GPS轨迹前后各10秒区间的曲线：gps。
traj和gps代表以当前时间为中心，前后各10s截取出来的定位轨迹和gps轨迹
把曲线traj向曲线gps做相似变化，得到曲线traj_m，使曲线traj两端和曲线gps两端重合。
在曲线traj_m上，以当前时刻为中心，取出前后各2秒区间的曲线：traj_m_c。
把截取后的定位轨迹和gps对齐后，再以当前时间为中心，前后2秒截取定位轨迹得到traj_m_c曲线段
计算traj_m_c中每个时刻的位置到曲线gps的距离，并得到最大值m。
如果m>2，测判断该时刻的定位质量合格
计算前后各2s时间区间中，每一帧的定位位置到gps轨迹的距离，得到最大距离m
计算所有时刻对应的定位质量是否合格，并结算合格的时刻的累积时间：t_ok
计算整个轨迹对应的总时间t_total。
计算合格的时间占总时间的比例score=t_ok/t_total。这个比例作为该定位轨迹的质量评分。
通过判断每一帧是否合格后，可以划出合格的区间

讨论：

这个方法最后试验出来在大部分情况有效，我们使用的是消费级的gps。如果使用高进度INS的话，估计效果会好很多。
不同窗口大小对应不同频率的误差。比如小幅度快速的抖动用小的窗口更敏感，大而平滑的误差小窗口是检测不到的，所以可以使用多个长度的窗口一起来评估。
另外如果能把gps得到的位置和算法输出的位置在时间上对齐的话。这个评估可以简化为把gps和定位结果在一个滑窗里面做点对点的对齐。然后通过对齐后的平均误差来评估这个点的定位误差。
虽然可能存在很多问题导致性能变差，所以就针对每个问题一个评估标准。但是也需要一些不那么准，但是能整体反应结果好坏的标准。只有在这些标准出现问题的时候，才花费更大精力来研究细节的评估标准。
比如效果和运算时间经常就是不能兼顾的标准，如果直接把两个结果呈现给测试人员，估计测试人员也不知道算法效果到底是变好了还是变坏了。所以这里需要一个平衡后的单一的评估标准。