mindlin_fit — DRIVE tacslip op

• 데이터 종류: table × matrix × matrix → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.mindlin_fit(model: 'dict', pts_px, u_m, n_coarse: 'int' = 101, n_fine: 'int' = 41, rigid: 'bool' = False) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import tacslip; tacslip.mindlin_fit(model: 'dict', pts_px, u_m, n_coarse: 'int' = 101, n_fine: 'int' = 41, rigid: 'bool' = False) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("mindlin_fit"))

사용법

> 이 연산자의 설명은 아직 번역이 없습니다. 원문을 그대로 싣습니다.

マーカー位置 pts_px (M, 2) [px] と変位 u_m (M, 2) [m] に (c/a, μP) を当てる: c/a を粗く走査 → 最良の周りを細かく、μP は各 c で

線形最小二乗。返り `c_over_a・q_ratio = 1 − (c/a)³・muP・Q・mu(= μP/P)・rms_m・shift_m`。

`rigid=True` は剛体シフト (tx, ty) も自由にする —— 試作では逆効果だった(外側 900 点の 1/r の尾と縮退して c/a が 0.028 ずれる)ので

既定は切る。実機のドリフトは接触の外の遠方マーカーで別途引くのが筋。真の変位で当てると c/a の誤差 0.001、画像からの追跡では 0.011

(重心の pixel-locking が共通モードで乗る)。Raises ValueError: 形の不一致、点が 3 個未満。

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• poc_tacsim_marker_shear — py -3.11 examples/poc_tacsim_marker_shear.py

타입이 이어지는 다음 연산자(table 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(tacslip)

mindlin_partial_slip · mindlin_traction · hertz_surface_ur · hertzian_tangential_inner · cerruti_kernel · cerruti_surface_displacement · membrane_shear_field · membrane_markers

*Provenance: tacslip.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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