pegsym op• 데이터 종류: matrix × scalar × scalar → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.spiral_expected_tries(points, capture: 'float', rho: 'float', grid: 'int' = 161) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import pegsym; pegsym.spiral_expected_tries(points, capture: 'float', rho: 'float', grid: 'int' = 161) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("spiral_expected_tries"))
> 이 연산자의 설명은 아직 번역이 없습니다. 원문을 그대로 싣습니다.
横ずれが半径 `rho の円板に一様のとき、点列 points を順に試して初めて(距離 ≤ capture`)捕まえるまでの期待試行回数。
`measured = 円板内の格子(grid × grid、円の外は捨てる)の平均。closed` = 掃いた面積の近似: k 点で面積 k·p·s を掃くので、半径 r に
達するのは k = πr²/(ps)、r が円板に一様なら E = πρ²/(2ps) + 1/2(p・s は点列から推定: s = 隣の点の距離の中央値、p = 外周の点の半径の
巻きあたりの増分)。どの点でも捕まらない格子点があれば `uncovered` > 0(覆いの穴)。
Raises ValueError: 点が (N ≥ 3, 2) でない、capture・rho ≤ 0、grid < 11。
• 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.
• poc_peg_symmetry_search — py -3.11 examples/poc_peg_symmetry_search.py
table 를 입력으로 받는 것)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
pegsym)polygon_peg · polygon_offset · polygon_fit_check · rotation_window · polygon_two_point_depth · polygon_coverage_image · plane_topview · polygon_yaw_read
*Provenance: pegsym.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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