我们平常基于PX4室外实飞SLAM定位时，想评估分析下SLAM估计的位置如何，我们可以借助于GPS数据作为位置真值进行简单对比分析（RTK更好，但是对于很多普通学生而言可能没有RTK，而GPS模块很便宜），这里介绍下，如何基于px4飞控日志进行SLAM估计位置和GPS经纬度的对比分析，这里的前提是无人机上装有GPS模块并接在了PX4飞控上，但是位置来源选择的是来自于视觉，不是GPS，也就是基于SLAM位姿进行定位飞行，而飞控日志会同时也记录下GPS的经纬高信息。这里所用的px4日志分析工具是flightplot。
若将地球看做规则球体。
地球半径 R：6371000 m
地球周长：2 * π * R = 40030173 m
任意地球经度周长：40030173 m
30°纬度圈周长：40030173 * cos30° = 34667146.74 m
纬线在地球上是等间隔分布的，纬线之间的间隔大致相等
纬度（南北方向）1米实际度：360°/40030173m = 8.993216192195822e-6 = 0.00000899°
40030173m/360° = 111,194.925m
1纬度约等于111千米
1*10-7纬度约等于1.11厘米即0.0111米
在30度纬度，1经度约等于 34667146.74 m/360° = 96297.63m
1*10-7经度约等于0.96厘米即0.0096米
在flightplot里查看飞控日志时，
经纬度海拔可以看以下参数
sensor_gps_0.lat (纬度)
sensor_gps_0.lon（经度）
sensor_gps_0.alt（海拔）
视觉位姿是看以下参数
vehicle_visual_odometry_0.x
vehicle_visual_odometry_0.y
vehicle_visual_odometry_0.z
local_position是看以下参数
vehicle_local_position_0.x
vehicle_local_position_0.y
vehicle_local_position_0.z
这些参数可以点击这里进行添加显示
飞控里的经纬度是小数点后7位，是double类型存储的，而flightplot显示的时候是把小数点去掉显示的，它实际所显示的值的单位是1*10-7经度或纬度。而我们要进行对比的xy是以米未单位的，所以要和xy对比需要进行一定的平移和缩放
比如这是某个日志的经度数据在flightplot的显示，东经112.0980000度附近，实际显示的值是1120980000不带小数点的
如果直接在flightplot里同时显示经度sensor_gps_0.lon和视觉位置vehicle_visual_odometry_0.x，就会显示成下图这样，无法将两者数据进行对比分析
1*10-7纬度约等于1.11厘米即0.0111米，这是我们在flightplot里把纬度数据转为和视觉位姿数据对比的关键，flightplot里显示视觉位姿或者localposition位姿的单位是米。
那么我们在flightplot里把纬度数据转为单位为米的数据，需要乘以0.0111，然后再做平移，平移到0附近。
对于30度纬度的经度，1*10-7经度约等于0.96厘米即0.0096米，在flightplot里把经度数据转为单位为米的数据，需要乘以0.0096，然后再做平移，平移到0附近。
flightplot里是可以对某个参数值进行相应的缩放和平移的，如下图所示，在每个参数的属性这里，有一个Offset和Scale，分别对应着平移和缩放
由于实际测试，在flightplot里，Scale最小就只能写成0.01，所以对于flightplot里，纬度的Sacle理论值应该是0.0111，30度纬度的经度的Scale理论值应该是0.0096，实际如果这么写都会失效，会让实际的Scale变回默认值1，所以纬度和30度纬度的经度的Scale就四舍五入都写为0.01了。
这里以一个实际飞行例子作分析，飞行地点经纬度在112.0980039附近，纬度在30.3176462附近。
同时机头朝正南方向起飞，SLAM位姿的世界系是以机头方向为x轴正方向，左边是y轴正方向（人前方和机头方向一致时候的左），上是z轴正方向，初始偏航为0，也就是ENU坐标系下的位姿（这里的东北天非真实的东和北），SLAM位姿通过mavros发给px4飞控时，会自动转为飞控里的NED也就是北东地坐标系（注意这里的北东也不是真实世界中的北东），日志中存储的vehicle_visual_odometry_0.x，vehicle_visual_odometry_0.y，vehicle_visual_odometry_0.z参数和vehicle_local_position_0.x，vehicle_local_position_0.y，vehicle_local_position_0.z参数都是北东地坐标系下的坐标，这是需要注意的，也就是此时纬度和SLAM估计出的位姿中的x也即是北东地系中的y即vehicle_visual_odometry_0.y的负值相对应，经度的变化和SLAM位姿中的y也即是北东地系中的x即vehicle_visual_odometry_0.x的变化相对应，我们在flightplot里选择视觉位姿和GPS经纬度对比时，需要注意这个细节。
对于纬度sensor_gps_0.lat，我们先乘以0.01，使得其变为单位为米的量，再-3031764.0，平移到0附近（具体平移值可以自己根据实际情况微调），同时vehicle_visual_odometry_0.y乘以-1，做个翻转，然后两者的对比图就有了
我们还可以放大对比一下两个的位置变化细节
对于经度sensor_gps_0.lon，我们先乘以0.01，使得其变为单位为米的量，再-11209800.0，平移到0附近（具体平移值可以自己根据实际情况微调），然后就可以和vehicle_visual_odometry_0.x做对比进行分析了
