puck_table — DRIVE puck op

• データ種: なし → table(引数だけで決まる op —— 画像やデータの入力を取らない)

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.puck_table(*, x_half: 'float' = 0.974, y_half: 'float' = 0.519, puck_radius: 'float' = 0.03165, mass: 'float' = 0.01, mu: 'float' = 0.02, e: 'float' = 0.8, kt: 'float' = 1.0, g: 'float' = 9.81, goal_half: 'float' = 0.125, damping: 'float' = 0.005) -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import puck; puck.puck_table(*, x_half: 'float' = 0.974, y_half: 'float' = 0.519, puck_radius: 'float' = 0.03165, mass: 'float' = 0.01, mu: 'float' = 0.02, e: 'float' = 0.8, kt: 'float' = 1.0, g: 'float' = 9.81, goal_half: 'float' = 0.125, damping: 'float' = 0.005) -> 'dict'、台帳から引くなら opsdrive.get("puck_table"))

使い方

台とパックの数(既定は Robot Air Hockey Challenge の `table.xml` から読んだ値、MIT、arXiv 2411.05718)。

壁の内面: 端の rim は中心 |x| = 1.019・半厚 0.045 → `x_half = 0.974、横の rim は |y| = 0.564・半厚 0.045 → y_half` = 0.519。

端の rim は |y| < 0.125 が空いている(ゴール、`goal_half`)。パック: 円柱 半径 0.03165、質量 0.01 kg。

`mu(Coulomb)と e・kt(壁の法線・接線の反発係数)は MJCF に **無い**(減速は粘性 damping`、壁は軟接触)ので

こちらの既定は仮定。返り値は dict(`table` sort)。

参考(サンプルデータ・文献)

• 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。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• poc_air_hockey_intercept — py -3.11 examples/poc_air_hockey_intercept.py

型が繋がる次の op(table を入力に取れる)

course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same

同カテゴリ(puck)

puck_wall_bounce · puck_slide_predict · puck_state_at · puck_crossing_point · puck_mirror_path · puck_stop_distance · puck_camera · puck_pinhole_camera

*Provenance: puck.py — DRIVE 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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