pose_graph op• 数据种类:pose → measurement
• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.mean_edge_error(poses, edges)(要直接调用实现,import pose_graph; pose_graph.mean_edge_error(poses, edges);从台账取用则 ops3d.get("mean_edge_error"))
边残差的 RMS(位姿图的一致程度)。→ scalar。
对每条边 (i, j, rvec_meas, t_meas[, w_rot, w_trans]),将预测相对位姿 T_i⁻¹ ∘ T_j 与测量值 (rvec_meas, t_meas) 的偏差 measured⁻¹ ∘ predicted 转为旋转向量 3 分量 + 平移 3 分量的 6 维残差(分别乘以 sqrt(w_rot)、sqrt(w_trans)。省略权重时为 1), 返回所有边、所有分量合在一起的 2 次方平均的平方根。与 optimize_pose_graph 的返回值 rmse 是同一个量,用于比较优化前后。
• poses: 可 reshape 为 (N,6) 的 [rvec | t](world←body)。
• edges: 上述元组的列表。为空时返回 0.0。
注意:旋转分量(rad)与平移分量(坐标单位)在同一数组中平均,因此值的量纲是混合的。在平移尺度较大的场景中平移项占主导,想要统一单位时用 w_rot / w_trans 加权。本函数不校验边下标的范围(负下标会通过 numpy 的回绕静默引用其他节点。optimize_pose_graph 会做校验)。
• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。
• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。
• sfm_recon — py -3.11 examples_3d/sfm_recon.py
measurement 作为输入)vol_gaussian_psf · fuse_to_voxel · fresnel_reflectance · snell_angle
pose_graph)optimize_pose_graph · relative_pose
*Provenance: pose_graph.py — 3D 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.