foot_slip_metrics — DRIVE `locomotion` op

• Datenarten: any × mask × points → table

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.foot_slip_metrics(foot_xyz, stance, body_xyz, max_slip: 'float' = 0.02, min_advance_ratio: 'float' = 0.5) -> 'dict' (die Implementierung direkt: import locomotion; locomotion.foot_slip_metrics(foot_xyz, stance, body_xyz, max_slip: 'float' = 0.02, min_advance_ratio: 'float' = 0.5) -> 'dict'; aus dem Register: opsdrive.get("foot_slip_metrics"))

• GPU: nein (nur CPU-Referenzimplementierung)

Verwendung

Horizontaler Fußschlupf während des Stands, mit den Füßen gemessener Vortrieb und ein „nur Rumpf“-Tor.

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

立脚中の足の水平の滑りと、足で測った前進。

• 滑り: 立脚の区間(stance が続けて True のコマ)ごとに、足の水平位置が区間の最初の位置から離れた最大の距離 [m] (slip)。全区間の最大が max_slip_observed。

• 足で測る前進: 足ごとに、続く 2 つの立脚の区間の最初の位置の差を進行方向に射影して足し、足の平均を取る(foot_advance [m])。足を置き直さない限り増えない。

• 胴の前進: body_xyz の最初と最後の水平の差の大きさ(body_advance)。進行方向はその向き(胴が動かなければ足の平均の向き、それも無ければ +x)。

• 門 walking_ok: max_slip_observed ≤ max_slip かつ foot_advance ≥ min_advance_ratio × body_advance。胴だけが進み、足が置き直されない(滑っている・引きずられている・足が地面に描かれているだけ)見せかけの歩行を落とす。advance_ratio = foot_advance / body_advance(胴が動かなければ None)。

foot_xyz (T, F, 3) [m]、stance (T, F) bool(gait_phase の stance)、body_xyz (T, 3) [m]。空の入力(foot_xyz が 0 要素)は ValueError で拒否する。

English: per stance interval the slip is the largest horizontal excursion of the foot from where it touched down; progression measured by the feet is the sum of stance-to-stance displacements along the direction of travel. walking_ok fails a scene in which only the body advances.

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• walking_ops_tour — py -3.11 examples/walking_ops_tour.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `table` als Eingabe)

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

Gleiche Kategorie (`locomotion`)

contact_points · com_from_silhouette · support_polygon · com_support_margin · gait_phase · support_line_margin · lipm_capture_point · capture_margin

*Provenance: locomotion.py — DRIVE Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

foot_slip_metrics — DRIVE locomotion op