mean_edge_error — 3D `pose_graph` op

• Datenarten: pose → measurement

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.mean_edge_error(poses, edges) (die Implementierung direkt: import pose_graph; pose_graph.mean_edge_error(poses, edges); aus dem Register: ops3d.get("mean_edge_error"))

Verwendung

Der RMS der Kantenresiduen (wie konsistent der Posengraph ist). → Skalar.

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

各エッジ `(i, j, rvec_meas, t_meas[, w_rot, w_trans]) について、予測相対姿勢 T_i⁻¹ ∘ T_j` と

計測 `(rvec_meas, t_meas) の食い違い measured⁻¹ ∘ predicted` を回転ベクトル 3 成分 + 並進

3 成分の 6 次元残差にし(それぞれ `sqrt(w_rot)、sqrt(w_trans)` を掛ける。重み省略時は 1)、

全エッジ・全成分をまとめた 2 乗平均平方根を返す。`optimize_pose_graph の返り値 rmse` と

同じ量で、最適化前後の比較に使う。

• `poses: (N,6) にリシェイプできる [rvec | t]`(world←body)。

• `edges`: 上記タプルのリスト。空なら 0.0 を返す。

注意: 回転成分(rad)と並進成分(座標の単位)を同じ配列で平均するため、値の次元は混在する。

並進のスケールが大きいシーンでは並進項が支配的になるので、単位を揃えたいときは `w_rot` /

`w_trans` で重み付けする。エッジ添字の範囲検証はこの関数では行わない(負の添字は numpy の

折り返しで別ノードを黙って参照する。`optimize_pose_graph` は検証する)。

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)

• sfm_recon — py -3.11 examples_3d/sfm_recon.py

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

vol_gaussian_psf · fuse_to_voxel · fresnel_reflectance · snell_angle

Gleiche Kategorie (`pose_graph`)

optimize_pose_graph · relative_pose

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

mean_edge_error — 3D pose_graph op