pose_graph op• データ種: pose → measurement
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.mean_edge_error(poses, edges) (実装を直接呼ぶなら import pose_graph; pose_graph.mean_edge_error(poses, edges)、台帳から引くなら ops3d.get("mean_edge_error"))
エッジ残差の RMS(姿勢グラフの整合度)。→ scalar。
各エッジ (i, j, rvec_meas, t_meas[, w_rot, w_trans]) について、予測相対姿勢 T_i⁻¹ ∘ T_j と計測 (rvec_meas, t_meas) の食い違い measured⁻¹ ∘ predicted を回転ベクトル 3 成分 + 並進 3 成分の 6 次元残差にし(それぞれ sqrt(w_rot)、sqrt(w_trans) を掛ける。重み省略時は 1)、全エッジ・全成分をまとめた 2 乗平均平方根を返す。optimize_pose_graph の返り値 rmse と同じ量で、最適化前後の比較に使う。
• poses: (N,6) にリシェイプできる [rvec | t](world←body)。
• edges: 上記タプルのリスト。空なら 0.0 を返す。
注意: 回転成分(rad)と並進成分(座標の単位)を同じ配列で平均するため、値の次元は混在する。並進のスケールが大きいシーンでは並進項が支配的になるので、単位を揃えたいときは w_rot / w_trans で重み付けする。エッジ添字の範囲検証はこの関数では行わない(負の添字は numpy の折り返しで別ノードを黙って参照する。optimize_pose_graph は検証する)。
• 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。
• sfm_recon — py -3.11 examples_3d/sfm_recon.py
measurement を入力に取れる)vol_gaussian_psf · fuse_to_voxel · fresnel_reflectance · snell_angle
pose_graph)optimize_pose_graph · relative_pose
*Provenance: pose_graph.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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