gicp — 3D gicp op

データ種: points × pointspose

呼び出し: 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' (実装を直接呼ぶなら import gicp; gicp.gicp(source, target, max_iter: 'int' = 30, k: 'int' = 20, epsilon: 'float' = 0.001, tol: 'float' = 1e-08, init=None) -> 'dict'、台帳から引くなら ops3d.get("gicp"))

台帳経由の戻り値: fullseye.ledger.gicp(...) は**宣言 out 型 pose の値だけ**を返す(本体は補助情報も返す)。捨てられた側が要るときは fullseye.ledger.gicp.raw(...)、または gicp.gicp を直接呼ぶ。

使い方

Generalized-ICP(共分散重みマハラノビス ICP)で剛体変換 (R,t) を推定する。

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。

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

gicp_registerpy -3.11 examples_3d/gicp_register.py

型が繋がる次の op(pose を入力に取れる)

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

同カテゴリ(gicp)

estimate_covariances


*Provenance: gicp.py — 3D operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

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