kendamaworld op• Data kinds: table → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.kendama_clearance(kp: 'dict', hand, p_ball, *, R_ken=None, grip=None) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import kendamaworld; kendamaworld.kendama_clearance(kp: 'dict', hand, p_ball, *, R_ken=None, grip=None) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsdrive.get("kendama_clearance"))
गेंद की सतह से kendama (ken और cross-piece के solids of revolution) तक का अंतर [m] (ऋणात्मक = गेंद kendama में धँसी है)। kp की trick pose (R_ken, पकड़ने का बिंदु grip) के साथ, हाथ hand और गेंद का केंद्र p_ball (दोनों (3,) या (N, 3))। solid of revolution तक की दूरी meridian profile तक की 2-D दूरी के ठीक बराबर है, इसलिए यह mesh discretisation पर निर्भर नहीं करती। return value {"gap" (N,), "ken" (N,), "cross" (N,)} (ken / cross = हर भाग तक का अंतर)। physics kendama और गेंद की टक्कर हल नहीं करती, इसलिए इस मात्रा से उन steps को गिना जाता है जहाँ "गेंद kendama के आर-पार निकल गई" (gate और ईमानदार reporting में उपयोग)। R_ken (19वाँ iteration, combo में पकड़ बदलना): pose को kp["R_ken"] की जगह (3, 3) या हर समय के लिए (N, 3, 3) के रूप में दें। grip = पकड़ने के बिंदु (local) का override। दोनों None हों तो पहले जैसा व्यवहार।
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
• poc_kendama — py -3.11 examples/poc_kendama.py
table को input के रूप में लेते हैं)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
kendamaworld)ken_mesh · add_ken · ken_set_pose · string_mesh · add_string · string_set · kendama_world · kendama_rig
*Provenance: kendamaworld.py — DRIVE operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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