절대 위치 정확도 평가 지표의 기술 원리를 살펴보려면 특정 코드 예제가 필요합니다.
요약:
절대 위치 지정은 현대 내비게이션 시스템에서 매우 중요한 부분입니다. 절대 위치 정확도를 평가하려면 몇 가지 평가 지표를 사용해야 합니다. 이 기사에서는 일반적으로 사용되는 절대 위치 정확도 평가 지표를 소개하고 해당 기술 원리를 자세히 설명합니다. 동시에 독자가 이러한 평가 지표와 이를 구현하는 방법을 더 잘 이해할 수 있도록 몇 가지 구체적인 코드 예제도 제공됩니다.
1.2 이 글의 목적
이 글의 목적은 일반적으로 사용되는 절대 위치 정확도 평가 지표 몇 가지를 소개하고 그 기술적 원리를 자세히 설명하는 것입니다. 동시에 독자들이 이러한 지표를 더 잘 이해할 수 있도록 몇 가지 구체적인 코드 예제도 제공할 것입니다. 이 기사를 읽으면 독자는 절대 위치 결정의 정확도 평가 프로세스에 대해 더 깊이 이해할 수 있습니다.
import numpy as np def rmse(estimated, true): error = estimated - true sqr_error = np.square(error) mean_error = np.mean(sqr_error) return np.sqrt(mean_error)
2.2 MAE(Mean Absolute Error)
MAE는 일반적으로 사용되는 절대 위치 정확도 평가 지수이기도 합니다. 오류의 절대값을 사용한다는 점을 제외하면 RMSE와 유사합니다. MAE의 계산 공식은 다음과 같습니다.
import numpy as np def mae(estimated, true): error = estimated - true abs_error = np.abs(error) mean_error = np.mean(abs_error) return mean_error
import numpy as np def rmsd(estimated, true): diff = estimated - true sqr_diff = np.square(diff) mean_diff = np.mean(sqr_diff) return np.sqrt(mean_diff)
3.2 RPE(상대 포즈 오류)
RPE는 일반적으로 큐브 사이의 거리 측정에 사용됩니다. 상대 자세 추정에서 목표 위치 오차를 측정할 수 있습니다. RPE의 계산식은 다음과 같습니다.
import numpy as np def rpe(estimated, true): abs_diff = np.abs(estimated - true) abs_diff_norm = np.linalg.norm(abs_diff, axis=1) mean_error = np.mean(abs_diff_norm) return mean_error
참고 자료:
[1] Zhang, H., Pillai, S. U., & Nebot, E. M. (2020). 모바일 로봇 현지화 성능 평가 지표 arXiv:2005.02011.
위 내용은 절대측위 정확도 평가지표의 기술적 원리에 대한 심도 있는 논의의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!