kendama op• データ種: table → table
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.catch_success_rate(kp: 'dict', *, n: 'int' = 20, seed: 'int' = 0, noise_pos: 'float' = 0.0, noise_vel: 'float' = 0.0, jitter_pos: 'float' = 0.01, jitter_vel: 'float' = 0.05, lift: 'float' = None, T_lift: 'float' = 0.15, kind: 'str' = 'bang', t_end: 'float' = 1.5, dt: 'float' = 0.001, v_max: 'float' = 2.0, a_max: 'float' = 20.0, v_rel_max: 'float' = 1.0, v_target: 'float' = 0.5, origin=(0.0, 0.0, 0.0), perceiver_factory=None, dodge=(0.0, -0.1, 0.0), clearance: 'bool' = True, keep_runs: 'bool' = False, planner: 'str' = 'staged', contact=None, absorb: 'bool' = True) -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import kendama; kendama.catch_success_rate(kp: 'dict', *, n: 'int' = 20, seed: 'int' = 0, noise_pos: 'float' = 0.0, noise_vel: 'float' = 0.0, jitter_pos: 'float' = 0.01, jitter_vel: 'float' = 0.05, lift: 'float' = None, T_lift: 'float' = 0.15, kind: 'str' = 'bang', t_end: 'float' = 1.5, dt: 'float' = 0.001, v_max: 'float' = 2.0, a_max: 'float' = 20.0, v_rel_max: 'float' = 1.0, v_target: 'float' = 0.5, origin=(0.0, 0.0, 0.0), perceiver_factory=None, dodge=(0.0, -0.1, 0.0), clearance: 'bool' = True, keep_runs: 'bool' = False, planner: 'str' = 'staged', contact=None, absorb: 'bool' = True) -> 'dict'、台帳から引くなら opsdrive.get("catch_success_rate"))
大皿の成功率: 初期状態を散らして n 回(玉は支点(皿胴の糸穴)の L 下に吊り、横に σ = jitter_pos、速度に σ = jitter_vel (接線成分)のガウス揺らぎ)、swing_up_plan(手元の出発点 origin)で振り上げ、catch_plan_ballistic で皿を運ぶ。
計画: planner="staged"(既定、catch_plan_staged: hold → carry → absorb、absorb=False で着地で下げない)か "plane"(catch_plan_ballistic、clearance つき)。lift 既定 None = swing_up_lift(技ごとに頂点が皿の h_c + 0.9 r_b 上)。contact(hand, p) → 隙間 を渡すとけん玉に触れた試行は "hit_ken" で失敗。
知覚: 既定は noisy_perceiver(noise_pos [m]、noise_vel [m/s]; 0 なら真値)。perceiver_factory(i) → perceive を渡すとそれを使う(試行 i ごとに新しい知覚: kendamaworld.camera_perceiver で画像だけから予測する閉ループ)。初期状態の揺らぎは知覚によらず seed で決まる(同じ seed なら真値と画像の試行が対になる)。返り値 {"rate", "n", "caught_list", "mean_lateral", "catch_times", "end_reasons", "laterals", "starts"} (mean_lateral = 捕った試行の捕球時の横ずれの平均、無ければ nan。starts = 各試行の (p0, v0))。dodge / clearance は swing_up_plan / catch_plan_ballistic へ(既定 = 手元を糸穴の側(−y)へ 10 cm 逃がし、玉が大皿の縁より上に出てから
皿を戻す: 玉がけん玉を突き抜けない構え。逃がさない (0, 0, 0)・False だと 20 試行すべてで玉が皿胴を突き抜けた —— 測って退けた。+y へ逃がすとカメラ 2 から見てけんが玉の手前に来て玉を隠し、画像の予測の横ずれが 0.14 → 2.8 mm に増えた)。keep_runs=True で各試行の kendama_simulate の返り値と知覚を "runs" / "perceivers" に残す。n ≤ 0 は ValueError。
• 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。
• poc_kendama — py -3.11 examples/poc_kendama.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
kendama)kendama_params · elliptic_k_agm · pendulum_period_exact · pendulum_launch_speed · pendulum_rod_simulate · tether_tension_fixed · tether_slack_angle · swing_up_plan
*Provenance: kendama.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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