mean_edge_error — 3D pose_graph op

Data kinds: posemeasurement

Call: import fullseye as fs; fs.ledger.mean_edge_error(poses, edges) (to call the implementation directly, import pose_graph; pose_graph.mean_edge_error(poses, edges); from the registry, ops3d.get("mean_edge_error"))

Usage

The RMS of the edge residuals (how consistent the pose graph is). → scalar.

> The detailed description below is the original text — the summary and the headings are translated.

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)。

References (sample data, literature)

• Sample-data catalog (download URLs / licences) — 2-D uses skimage.data (BSD/public domain) plus synthetic images; 3-D lists download URLs for real data sources (Stanford, PDS, …).

• Operator provenance and references — the sources of the research/methods this op family came from.

Runnable examples (verified samples that actually call this op)

sfm_reconpy -3.11 examples_3d/sfm_recon.py

Ops the type connects to (they accept measurement as input)

vol_gaussian_psf · fuse_to_voxel · fresnel_reflectance · snell_angle

Same category (pose_graph)

optimize_pose_graph · relative_pose


*Provenance: pose_graph.py — 3D operator registry. This per-op note is generated by tools/opdocs.py md (do not hand-edit).*

© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.