問題タブ [covariance-matrix]

この式に基づいてモデルを適用しようとしています: したがって、関数として定義しました

この関数は、次のようにインポートした一連のデータに適用されます。

最初にこのデータをプロットしてから、関数 Amp を次のようにデータに適用します。

フィッティングによる不確実性を知るために、共分散行列も取得できるようにしたいのですが、プロットは正しいです。ただし、cov マトリックスに関してこのエラーが発生します。

私が言ったように、他のすべては正常に機能しています。私のプロットは、私が望むように見えます。完全なコードでは、この式を他の 2 つのデータ セットにまったく同じ方法で再適用することに注意してください (唯一の違いは、使用されるデータです)。

インポートしたパッケージ:

ありがとう、シド

私は proc glimmix と proc mixed を使用して線形混合モデルを実行しており、共分散行列が正しいかどうかを確認しようとしています。結果に出力するにはどうすればよいですか？

抽出された点群平面の方向の計算でいくつかの問題に直面しています。平面は、長方形の部品の表面を表しています。ピック アプリケーションでロボットにフィードするには、原点と向きを取得する必要があります。

次の手順は正常に機能しています。pcd ファイルの入力、パススルー、ダウンサンプリング、平面を取得するための平面モデルのセグメンテーション、平面内の複数のパーツを処理するためのクラスタリング、3 次元重心を計算する各クラスターについて。

問題は、点群の原点（カメラの原点）を基準にして平面の向きを計算することから始まります。各クラスターの CovarianceMatrix を計算することで、これを実行しようとしました。

アイデアとして次の投稿がありましたが、この場合はうまくいくようです。

https://stackoverflow.com/questions/30728157/bad-orientation-of-principal-axis-of-a-point-cloud

私のスニペット:

コードスニペット

さらに、計算された中心点を参照して固有ベクトル値を使用して、計算された平面の原点を視覚化します。

しかし、平面の方向は点群の原点の方向に対応しており、期待どおりに平面の回転した原点を示していません。

共分散行列の計算は、パーツの方向を取得する方法として間違っていますか? 中心点の計算は私にとってはうまくいくからです。下の画像がカット部分の原点を示していても、基本的には検出されないはずです。

結果画像

結果の原点とカメラの原点

平面の向きを取得するための他の提案はありますか?

事前にどうもありがとうございました！！

私の質問は、R で「extRemes」を使用して一般化された極端な値 (GEV) をフィッティングするエラーに似ていますか? . ただし、非定常の一般化極値 (GEV) 分布をフィッティングしています。つまり、位置パラメーターが共変量に依存し、定数ではなくなった場合です。R のパッケージも使用しています。ソリューションで使用されている関数 ( ) が非定常 GEV ではextRemes機能しないため、上記の投稿に示されているソリューションは私の場合には機能しません。EnvStats::egevd

元のデータが大きいため、これは私のデータのサブセットであり、その結果、パラメーターの共分散を与える行列が生成されないという警告が表示されます。

これが警告付きの出力です。通常、要約またはモデル出力を表示すると、パラメーターの共分散の行列が得られますが、この場合はそうではありません。パラメーターの推定値は得られますが、推論のためにパラメーターの共分散行列が必要であり、問​​題がどこにあるのかを突き止めることができません。使用されるデフォルトの推定方法は MLE ですが、Generalized MLE (GMLE) などの他の方法も試しましたが、同じ問題が発生しました。私はこの分野で始めたばかりで、この問題を解決する方法についての助けをいただければ幸いです。