README に evo の図を埋め込み

README.md

@@ -204,6 +204,89 @@ evo_ape  tum 01_map_reloc_trim.tum 00_map_mapping_trim.tum -a --t_max_diff 0.01
 
 ---
 
+## 軌跡の可視化（evo）
+
+[evo](https://github.com/MichaelGrupp/evo) で生成した図。
+`trajectories/` に CSV と TUM の両方を同梱してあるので、下記コマンドで再現できる。
+
+```bash
+pip install evo
+cd trajectories
+evo_traj tum mapping.tum <デモの時刻>.tum -p --plot_mode xy    # 地図とデモの位置関係
+evo_ape  tum mapping.tum mapping_during_build.tum -a --t_max_diff 0.01   # APE
+```
+
+`mapping.tum` は完成地図に再測位した軌跡（精度が高い方）、
+`mapping_during_build.tum` は地図構築中に推定された軌跡。
+
+> `-a` / `-as` を付けると軌跡が整列されて地図との位置関係が壊れるため、
+> **地図とデモを重ね描きするときは付けないこと**（APE の計算では必要）。
+
+### 地図とデモの位置関係（xy 平面）
+
+![地図とデモの位置関係（xy 平面）](https://huggingface.co/datasets/Kota0612/umi-okra-indoor-20260804/resolve/main/figures/01_map_vs_demos_xy.png)
+
+青が地図用動画の軌跡、色つきが採用されたデモ。デモが地図のカバー範囲の内側にあることが確認できる。
+
+### 同じものを 3D で
+
+![同じものを 3D で](https://huggingface.co/datasets/Kota0612/umi-okra-indoor-20260804/resolve/main/figures/02_map_vs_demos_3d.png)
+
+高さ方向を含めた位置関係。地図が覆う空間にデモが収まっているかを見る。
+
+### 位置の時系列（x / y / z）
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+![位置の時系列（x / y / z）](https://huggingface.co/datasets/Kota0612/umi-okra-indoor-20260804/resolve/main/figures/03_xyz.png)
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+各軌跡の位置成分。単位は [m]、重力 z-up の世界座標。
+
+### 姿勢の時系列（roll / pitch / yaw）
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+![姿勢の時系列（roll / pitch / yaw）](https://huggingface.co/datasets/Kota0612/umi-okra-indoor-20260804/resolve/main/figures/04_rpy.png)
+
+グリッパの向きの変化。単位は [deg]。
+
+### 速度
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+![速度](https://huggingface.co/datasets/Kota0612/umi-okra-indoor-20260804/resolve/main/figures/05_speeds.png)
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+フレーム間の移動速度 [m/s]。追跡が飛んでいれば異常なスパイクとして現れる。
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+### APE を軌跡上に色で表示
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+![APE を軌跡上に色で表示](https://huggingface.co/datasets/Kota0612/umi-okra-indoor-20260804/resolve/main/figures/06_ape_trajectory.png)
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+「地図構築時の推定」と「完成地図への再測位」の差。赤いほど 2 つの推定が食い違っている。
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+### APE の時系列
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+![APE の時系列](https://huggingface.co/datasets/Kota0612/umi-okra-indoor-20260804/resolve/main/figures/07_ape_timeseries.png)
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+誤差がどの時刻に集中しているかが分かる。冒頭のスパイクは ORB-SLAM3 の IMU 初期化によるもの。
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+### 地図のカバー範囲とデモの内外判定
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+![地図のカバー範囲とデモの内外判定](https://huggingface.co/datasets/Kota0612/umi-okra-indoor-20260804/resolve/main/figures/08_coverage.png)
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+水色の網掛けが地図軌跡の凸包（＝地図が覆った範囲）。緑は完全に内側、橙ははみ出しているデモ。
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+### APE の数値
+
+| | RMSE | 最大誤差 |
+|---|---|---|
+| 全区間 | 5.9 mm | 38.6 mm |
+| 先頭 2 秒を除去 | **5.5 mm** | **18.7 mm** |
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+冒頭 2 秒は ORB-SLAM3 が IMU 初期化（スケール・重力・バイアス）を収束させる前の
+姿勢を書き出しているため誤差が大きい。定常区間の自己整合性を見るときは除外する。
+
+> ⚠️ **この APE は SLAM の絶対精度の指標ではない。** 比較している 2 つの推定は
+> 同じ動画・同じ IMU から出ており、示されるのは自己整合性だけ。実際、デモが 1 本も
+> 通らなかったセッション（オクラ圃場）のほうが APE が小さいという逆転が起きている。
+> 絶対精度は MoCap 等の独立した基準がないと検証できない。
+
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+
 ## 出典
 
 - UMI: Chi et al., *Universal Manipulation Interface: In-The-Wild Robot Teaching Without In-The-Wild Robots*, RSS 2024