pose_graph op• 資料種類:pose → table
• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.optimize_pose_graph(poses_init, edges, fix_first=True, max_iter=200)(要直接呼叫實作,import pose_graph; pose_graph.optimize_pose_graph(poses_init, edges, fix_first=True, max_iter=200);從台帳取用則 ops3d.get("optimize_pose_graph"))
由相對姿態約束 + 迴環閉合最佳化全域姿態。→ dict{poses, rmse, cost}。
> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。
poses_init (N,6)=[rvec|t] の初期推定(ドリフトあり)、edges の相対姿勢制約を満たすよう最適化。
fix_first=True で先頭ノードを固定し gauge を除く。
• `edges: (i, j, rvec_ij, t_ij[, w_rot, w_trans]) のリスト。(rvec_ij, t_ij)` は「i から
見た j」= `T_i⁻¹ ∘ T_j の計測値(relative_pose` と同じ規約)。オドメトリ (i, i+1) と
ループ閉じ(離れた i, j)を同じ形で混ぜてよい。重みは残差に `sqrt(w)` を掛ける(省略時 1)。
• 各エッジの残差は `measured⁻¹ ∘ predicted` を回転ベクトル + 並進の 6 次元にしたもので、
`scipy.optimize.least_squares(method="lm") で最小化する(max_nfev = max_iter × パラメータ数`)。
• 返り値: `poses (N,6)(fix_first なら先頭は初期値のまま)、rmse` =
`mean_edge_error(poses, edges)、cost` = 最終コスト(残差 2 乗和の 1/2)。
fail-closed: ノード数 < 2、エッジ 0 本、エッジの添字が `[0, N)` を外れる(負の添字の黙った
折り返しも拒否)場合は `ValueError。fix_first=False` にすると gauge が残り解は一意でない
(LM は初期値近くの 1 つを返す)。回転は rad、並進は座標の単位で、両者を同じ残差ベクトルに
並べるため単位が大きく違うときは重みで揃える。3D 点も観測画素も使わない(それらを含めて
最適化するのは `bundle_adjust`)。
• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。
• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。
• pose_graph_slam — py -3.11 examples_3d/pose_graph_slam.py
table 作為輸入)fuse_to_voxel · mesh_select_lod
pose_graph)relative_pose · mean_edge_error
*Provenance: pose_graph.py — 3D 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
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