refine oppoints × points × normals → poseimport fullseye as fs; fs.ledger.icp_point2plane(src, dst, dst_normals, iters=30, tol=1e-09, init=None, trim=None, device='cpu') (実装を直接呼ぶなら import match3d; match3d.icp_point2plane(src, dst, dst_normals, iters=30, tol=1e-09, init=None, trim=None, device='cpu')、台帳から引くなら ops3d.get("icp_point2plane"))点-面 ICP(Gauss-Newton, 小角近似)で剛体変換を高精度に精緻化する。
粗マッチ(整数 NCC / Fourier-Mellin ±3° / Hough ±0.5voxel)の初期姿勢を
表面点群の点-面距離最小化で締め上げる精緻化手法。各反復で src 各点の dst
最近傍を対応付け、点-面残差 r_i = n_i·(R·p_i + t - q_i) を最小化する。
R を小角近似 R ≈ I + [ω]× で線形化すると各対応のヤコビアンは
J_i = [p_i×n_i | n_i](スカラー三重積 n·(ω×p)=ω·(p×n) より)、
定数項 b_i = -n_i·(p_i - q_i)。正規方程式 (JᵀJ)x = Jᵀb を 6×6 で
解いて増分 x=[ω|t] を得、Rodrigues で回転に戻して累積する。点-面は
接平面内の滑りを許すため、point-to-point より少ない反復で表面にタイトに
収束する(Low 2004)。
実測(波打つ表面 N=2025, CPU float64): 初期6°/並進0.06 を 4 反復で euclid RMSE 1.7e-16・回転誤差 0° に回復(point-to-point は 17 反復で RMSE 4e-2・ 回転 1.9° 停滞)。初期角 3〜20° でも 4〜5 反復で機械精度。
引数: src (N,3): 動かす側の点群(粗マッチ後の初期姿勢)。 dst (M,3): 参照側の点群(固定)。 dst_normals (M,3): dst の単位法線(未正規化でも内部で正規化)。 未知なら pointcloud.estimate_normals(dst) 等で事前推定。 iters: 最大反復数。 tol: RMSE 変化がこの値未満で収束打ち切り。 init ((R0,t0)): 初期姿勢(粗マッチの R,t を渡す)。None なら単位。 trim (float|None): [0,1) の割合。点-面残差の大きい上位を毎反復捨てる Trimmed ICP(部分重なり・外れ値に頑健)。 device: “cpu”/”cuda” 等。torch device 文字列(device 非依存)。
返り値: R (3,3), t (3,), aligned (N,3)=R·src+t, rmse(採用点の点-面 RMSE), n_iter(実反復数)。
py -3.11 examples_3d/refinement.pypose 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
refine)refine_peak_newton · refine_translation_lk · refine_lm · refine_rotation_z · icp_point2point_3d
Provenance: match3d.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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