mindlin_fit_vector — DRIVE tacslip op

• データ種: table × matrix × matrix → table

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.mindlin_fit_vector(model: 'dict', pts_px, u_m, n_coarse: 'int' = 51, n_fine: 'int' = 21) -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import tacslip; tacslip.mindlin_fit_vector(model: 'dict', pts_px, u_m, n_coarse: 'int' = 51, n_fine: 'int' = 21) -> 'dict'、台帳から引くなら opsdrive.get("mindlin_fit_vector"))

使い方

向きを持つせん断の Mindlin 当てはめ(:func:mindlin_fit の 2 成分版): (c/a, μP, 向き φ) を一度に読む。

比例載荷では接線トラクションは同じ半径分布 × 方向ベクトルなので、場は u(p) = A·F_x(p; c) + B·F_y(p; c)(F_y は x 向きの単位場

F_x を 90° 回した場 R(90°)F_x(R(−90°)p)、核は等方な半空間なので回転で閉じる)—— 各 c/a で (A, B) は線形の最小二乗。

μP = √(A² + B²)、φ = atan2(B, A)、Q = μP(1 − (c/a)³)。c/a は粗く走査 → 最良の周りを細かく。

向きを先に「固着核の平均変位」で決めて 1 成分の :func:mindlin_fit に回す版は、規則格子の位相で核の標本が非対称になり 0.5° 前後の

偏り(純 v のせん断に 0.01 N の偽の u 成分)を出した(pegtactile の試作で測って捨てた)。

返り `c_over_a・q_ratio・muP・Q・phi・rms_m。**Raises** ValueError`: 形の不一致、点が 3 個未満。

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)

• (まだありません)

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(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 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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