kornia/kornia-rs

[Feature]: Huber kernel based robustification of PnP pose refinement

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#1.099 geöffnet am 12.08.2026

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Beschreibung

🚀 Feature Description

Current PnP from kornia-rs is not robust to fast jerky motion seen in Euroc Vicon room datasets. So a fix is added by adding a huber kernel in the pnp pose refinement cost function. The resulting scheme is under in kornia-slam here: https://github.com/kornia/kornia-slam/pull/54

📂 Feature Category

Rust Core Library

💡 Motivation

To robustify per frame tracking in Kornia-SLAM

💭 Proposed Solution

Adding huber kernel in the refine_pose cost function

📚 Library Reference

lightweight VIO (https://github.com/93won/lightweight_vio)

🔄 Alternatives Considered

No response

🎯 Use Cases

No response

📝 Additional Context

No response

🤝 Contribution Intent

  • I plan to submit a PR to implement this feature
  • I'm requesting this feature but not planning to implement it

Contributor Guide

Research-Richtung
Untersuche zuerst die aktuelle PnP Implementierung in kornia rs, wobei du dich auf die Kostenfunktion zur Posenschätzung konzentrierst. Sieh dir den referenzierten PR in kornia slam an, um zu verstehen, wie der Huber Kernel angewendet wird und wie er die Robustheit gegenüber ruckartigen Bewegungen verbessert. Erwäge, den bestehenden Code mit Euroc Vicon Raumdatensätzen zu testen, um Fehlerfälle vor der Implementierung von Änderungen zu identifizieren.
Tech Stack
rust
Domain
computer vision
Issue Type
Funktion
SchwierigkeitGeschätzte Implementierungsschwierigkeit für neue Contributors, von 1 für sehr kleine Änderungen bis 5 für Expertenarbeit.
3
Geschätzte ZeitEin grober Zeitrahmen, um zu recherchieren, zu implementieren, zu testen und einen Pull Request vorzubereiten.
1-2 Tage
AktivitätsstatusWie verfügbar das Issue gerade wirkt: frisch, aktiv, stale, blockiert oder wartet auf Maintainer-Input.
Aktiv
KlarheitWie klar das Issue die erwartete Änderung, Akzeptanzkriterien und den nächsten Schritt erklärt.
Klar
Voraussetzungen
GitRust
EinsteigerfreundlichkeitEin Score von 1 bis 100, der schätzt, wie zugänglich dieses Issue für First-Time Contributors ist.
60