locomotion op• 데이터 종류: vector × vector × scalar × points → measurement
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.capture_margin(com, com_vel, com_height, contacts, gravity: 'float' = 9.81, ground=None, contact_tol: 'float' = 0.02) -> 'float'(구현을 직접 호출하려면 import locomotion; locomotion.capture_margin(com, com_vel, com_height, contacts, gravity: 'float' = 9.81, ground=None, contact_tol: 'float' = 0.02) -> 'float', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("capture_margin"))
• GPU: 없음(CPU 참조 구현만)
LIPM 포착점에서 지지 집합까지의 부호 있는 거리(0 걸음 포착 가능성).
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
捕捉点 ξ(lipm_capture_point)の、支持の形(support_line_margin と同じ規則) までの符号つき余裕。正 = ξ が支持多角形の内側で、踏み出さずに止まれる(足圧中心を ξ に置ける。Koolen ほか 2012 の 0 歩捕捉可能)。負 = どこに足圧中心を置いても重心は止まらない
ので、踏み出すか倒れる。静的な com_support_margin は速度を見ないので、前へ走っている重心を「安定」と読む ―― この op はそれを負にする。
com / com_vel は 1 時刻の (3,) か (2,)。com_height [m] は正の有限値。足が 1 つも無いときは ValueError。空の入力(com が 0 要素)も ValueError で拒否する。
English: positive = the capture point lies inside the support polygon, so the robot can stop without stepping (0-step capturable); negative = it must step. Segment / single-foot support follows support_line_margin (never positive).
• 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.
• walking_ops_tour — py -3.11 examples/walking_ops_tour.py
measurement 를 입력으로 받는 것)spin_from_marker_sequence · carla_transform_matrix · carla_pose_to_world · carla_camera_pose · carla_xy_yaw · carla_scene_load · town_chain · osm_parse
locomotion)contact_points · com_from_silhouette · support_polygon · com_support_margin · gait_phase · support_line_margin · lipm_capture_point · gait_step_events
*Provenance: locomotion.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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