pose_error — 3D `metrics` op

• データ種: pose × pose → table

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.pose_error(R_est, t_est, R_gt, t_gt) (実装を直接呼ぶなら import metrics3d; metrics3d.pose_error(R_est, t_est, R_gt, t_gt)、台帳から引くなら ops3d.get("pose_error"))

• 台帳経由の戻り値: fullseye.ledger.pose_error(...) は**宣言 out 型 table 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.pose_error.raw(...)、または metrics3d.pose_error を直接呼ぶ。

使い方

姿勢誤差 = (回転角[度], 並進ノルム)。登録結果の GT 比較。→ (rot_deg, trans_err)。

計算:

• 回転: `dR = R_est.T @ R_gt の回転角 arccos((trace(dR) - 1) / 2)` を度に

直す(`cos は [-1, 1]` にクリップして丸め誤差で NaN にしない)。値域

`[0, 180] 度。R_est == R_gt` なら 0。

• 並進: `|t_est - t_gt|`(ユークリッドノルム、座標と同じ単位)。

引数: `R_est, R_gt は (3, 3)、t_est, t_gt` は長さ 3。float に

変換するだけで 形・直交性の検査はしない — `R` が回転行列でない(反射・

スケール入り)と `trace の式は意味を失い、(3, 3)` 以外は行列積の

`ValueError か無意味な値になる。register_fpfh / icp_point2point_3d` /

`register_cross の返り値 (R, t) と GT の (R, t)` を、同じ慣習

(`dst ≈ src @ R.T + t`)で渡すこと。

返り値: `(rot_deg, trans_err) の 2 つの float`。

注意: 並進誤差は回転誤差と結合している(原点から遠い対象では小さな回転誤差が

大きな並進誤差として現れる)。点群上の実効誤差を見るなら、変換後の雲同士を

`rmse_correspondence(対応既知)か chamfer_distance` で比べる。

背景知識ガイド(この op の手前にある物理・規約)

• blender_interop — Blender との併用 — 形を作って fullseye で測る(軸・単位・正解データの罠)

• measurement_uncertainty — 計測の不確かさと校正の知識 — 「測れている」を主張するために

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)

• itokawa_self_register — py -3.11 examples_3d/itokawa_self_register.py

型が繋がる次の op(`table` を入力に取れる)

fuse_to_voxel · mesh_select_lod

同カテゴリ(`metrics`)

chamfer_distance · hausdorff_distance · m3c2_distance · fscore · rmse_correspondence · normal_consistency · voxel_iou

*Provenance: metrics3d.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)。*

pose_error — 3D metrics op

使い方