gicp — 3D `gicp` op

• Datenarten: points × points → pose

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.gicp(source, target, max_iter: 'int' = 30, k: 'int' = 20, epsilon: 'float' = 0.001, tol: 'float' = 1e-08, init=None) -> 'dict' (die Implementierung direkt: import gicp; gicp.gicp(source, target, max_iter: 'int' = 30, k: 'int' = 20, epsilon: 'float' = 0.001, tol: 'float' = 1e-08, init=None) -> 'dict'; aus dem Register: ops3d.get("gicp"))

• Rückgabewert über das Register: fullseye.ledger.gicp(...) liefert **nur den Wert des deklarierten Out-Typs pose** (die zugrunde liegende Funktion gibt zusätzlich Hilfsinformationen zurück). Wird das Verworfene gebraucht, nutze fullseye.ledger.gicp.raw(...) oder rufe gicp.gicp direkt auf.

Verwendung

Schätzt die Starrkörpertransformation (R,t) mit Generalized-ICP (kovarianzgewichtetes Mahalanobis-ICP).

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

各反復で source→target の最近傍対応を張り、残差 `d_i = R·s_i + t - q_i` を

重み `W_i = (C_target[q_i] + R·C_source[s_i]·Rᵀ)⁻¹` で測るマハラノビス

コスト `Σ d_iᵀ W_i d_i を、小角線形化 R ← (I+[ω]×)R` の Gauss-Newton で

最小化する。各対応のヤコビアン `J_i = [-[R·s_i+t]× | I]`(3×6)から

正規方程式 `(Σ J_iᵀ W_i J_i) x = -(Σ J_iᵀ W_i d_i)`(6×6)を解いて増分

`x=[ω|τ]` を得、Rodrigues で回転に戻して累積する。

共分散は plane-to-plane(`estimate_covariances`)。point-to-plane が target の

法線方向へ残差を射影する(rank-1)のに対し、GICP は source・target 双方の

full 3×3 共分散を合成した重みを使うため、平面的・ノイズを含む点群で頑健。

ICP はローカル最適化なので 近い初期化を前提(粗マッチや `init` を渡す)。

引数:

source (N,3): 動かす側の点群。

target (M,3): 参照側(固定)の点群。

max_iter: 最大反復数。

k: 共分散推定の近傍数。

epsilon: plane-to-plane の法線方向小分散(0<ε<1)。

tol: 収束閾値。増分並進 ‖τ‖ が `tol×(target のRMS半径)` 未満かつ

増分回転 ‖ω‖(rad)が `tol` 未満で打ち切り(スケール相対)。

init: (R0(3,3), t0(3,)) の初期姿勢タプル、または None(単位)。

返り値:

dict:

"R" (3,3) ndarray — target ≈ R·source + t を満たす回転。

"t" (3,) ndarray — 並進。

"rmse" float — 最終対応上のユークリッド RMSE(採用点)。

"iterations" int — 実反復数。

例外:

ValueError: 入力形状不正 / 点数不足 / 数値発散(非有限)= fail-closed。

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• gicp_register — py -3.11 examples_3d/gicp_register.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `pose` als Eingabe)

fuse_to_voxel · pose_error · bundle_adjust · mean_reprojection_error · optimize_pose_graph · relative_pose · mean_edge_error · rotation_translation_error

Gleiche Kategorie (`gicp`)

estimate_covariances

*Provenance: gicp.py — 3D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

gicp — 3D gicp op