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.

Für jede Kante (i, j, rvec_meas, t_meas[, w_rot, w_trans]) wird die Abweichung measured⁻¹ ∘ predicted zwischen der vorhergesagten relativen Pose T_i⁻¹ ∘ T_j und dem Messwert (rvec_meas, t_meas) in ein 6-dimensionales Residuum aus 3 Rotationsvektor-Komponenten + 3 Translationskomponenten umgewandelt (jeweils mit sqrt(w_rot) bzw. sqrt(w_trans) multipliziert; Gewichte bei Weglassen 1), und die Wurzel des Mittels der 2. Potenzen über alle Kanten und alle Komponenten zurückgegeben. Dieselbe Größe wie rmse aus optimize_pose_graph; dient zum Vergleich vor und nach der Optimierung.

• poses: [rvec | t], umformbar zu (N,6) (world←body).

• edges: Liste der obigen Tupel. Ist sie leer, wird 0.0 zurückgegeben.

Achtung: Rotationskomponenten (rad) und Translationskomponenten (Koordinateneinheiten) werden im selben Array gemittelt, daher hat der Wert gemischte Dimensionen. In Szenen mit großer Translationsskala dominieren die Translationsterme; um die Einheiten anzugleichen, mit w_rot / w_trans gewichten. Diese Funktion prüft den Bereich der Kantenindizes nicht (ein negativer Index verweist durch das Umklappen von numpy stillschweigend auf einen anderen Knoten; optimize_pose_graph prüft dies).

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