gicp op• データ種: points × points → pose
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.gicp(source, target, max_iter: 'int' = 30, k: 'int' = 20, epsilon: 'float' = 0.001, tol: 'float' = 1e-08, init=None, reproducible: 'bool' = False) -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import gicp; gicp.gicp(source, target, max_iter: 'int' = 30, k: 'int' = 20, epsilon: 'float' = 0.001, tol: 'float' = 1e-08, init=None, reproducible: 'bool' = False) -> 'dict'、台帳から引くなら ops3d.get("gicp"))
• 台帳経由の戻り値: fullseye.ledger.gicp(...) は宣言 out 型 pose 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.gicp.raw(...)、または gicp.gicp を直接呼ぶ。
Generalized-ICP(共分散重みマハラノビス ICP)で剛体変換 (R,t) を推定する。
各反復で source→target の最近傍対応を張り、残差 d_i = R·s_i + t - q_i を重み W_i = (C_target[q_i] + R·C_source[s_i]·Rᵀ)⁻¹ で測るマハラノビスコスト Σ d_iᵀ W_i d_i を、小角線形化 R ← (I+[ω]×)R の Gauss-Newton で最小化する。各対応のヤコビアン J_i = [-[R·s_i+t]× | I](3×6)から正規方程式 (Σ J_iᵀ W_i J_i) x = -(Σ J_iᵀ W_i d_i)(6×6)を解いて増分 x=[ω|τ] を得、Rodrigues で回転に戻して累積する。
共分散は plane-to-plane(estimate_covariances)。point-to-plane が target の法線方向へ残差を射影する(rank-1)のに対し、GICP は source・target 双方の full 3×3 共分散を合成した重みを使うため、平面的・ノイズを含む点群で頑健。
ICP はローカル最適化なので 近い初期化を前提(粗マッチや init を渡す)。
引数:
source (N,3): 動かす側の点群。
target (M,3): 参照側(固定)の点群。
max_iter: 最大反復数。
k: 共分散推定の近傍数。
epsilon: plane-to-plane の法線方向小分散(0<ε<1)。
tol: 収束閾値。増分並進 ‖τ‖ が tol×(target のRMS半径) 未満かつ
増分回転 ‖ω‖(rad)が tol 未満で打ち切り(スケール相対)。
init: (R0(3,3), t0(3,)) の初期姿勢タプル、または None(単位)。
reproducible: True なら N 点の和 Σ J_iᵀ W_i J_i・Σ J_iᵀ W_i d_i を ozakimm(Ozaki スキーム)の縮約に、
姿勢の適用を要素ごとの演算に、RMSE を math.fsum にする。source の点の順・BLAS のスレッド数に依らず
R・t・rmse がビット単位で同じ(共分散の近傍に距離がちょうど同点の点があると近傍の選ばれ方が変わりうる)。
既定 False は従来どおり。
返り値:
dict:
"R" (3,3) ndarray — target ≈ R·source + t を満たす回転。
"t" (3,) ndarray — 並進。
"rmse" float — 最終対応上のユークリッド RMSE(採用点)。
"iterations" int — 実反復数。
例外:
ValueError: 入力形状不正 / 点数不足 / 数値発散(非有限)= fail-closed。
• 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。
• gicp_register — py -3.11 examples_3d/gicp_register.py
pose を入力に取れる)fuse_to_voxel · pose_error · bundle_adjust · mean_reprojection_error · optimize_pose_graph · relative_pose · mean_edge_error · rotation_translation_error
gicp)*Provenance: gicp.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)。*
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