locomotion op• データ種: any × mask × points → table
• 呼び出し: 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' (実装を直接呼ぶなら import locomotion; locomotion.foot_slip_metrics(foot_xyz, stance, body_xyz, max_slip: 'float' = 0.02, min_advance_ratio: 'float' = 0.5) -> 'dict'、台帳から引くなら opsdrive.get("foot_slip_metrics"))
• GPU: なし(CPU 参照実装のみ)
立脚中の足の水平の滑り、足で測った前進、「胴だけが進む」を落とす門。
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.
• 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。
• walking_ops_tour — py -3.11 examples/walking_ops_tour.py
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
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. 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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