kendama_rig — DRIVE kendamaworld op

• 데이터 종류: table → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.kendama_rig(kp: 'dict' = None, *, n: 'int' = 2, distance: 'float' = 1.5, height: 'float' = 1.05, fov_deg: 'float' = 45.0, width: 'int' = 480, height_px: 'int' = 360, target=(0.0, 0.0, 1.0)) -> 'list'(구현을 직접 호출하려면 import kendamaworld; kendamaworld.kendama_rig(kp: 'dict' = None, *, n: 'int' = 2, distance: 'float' = 1.5, height: 'float' = 1.05, fov_deg: 'float' = 45.0, width: 'int' = 480, height_px: 'int' = 360, target=(0.0, 0.0, 1.0)) -> 'list', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("kendama_rig"))

사용법

스윙업 공간(x, y ∈ ±0.4 m, z ∈ 0.55~1.45 m: 손잡이 1.0 m, 끈 0.42 m, 들어 올림 0.265 m)을 보는 카메라 세트. n = 2: 방위 0°와 90°, n = 4: 90°마다. 모두 target(기본값 (0, 0, 1.0))을 봅니다. 반환값 [{"pose", "K", "eye", "width", "height"}, …](ballworld.camera_rig와 같은 형).

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• poc_kendama — py -3.11 examples/poc_kendama.py

타입이 이어지는 다음 연산자(table 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(kendamaworld)

ken_mesh · add_ken · ken_set_pose · string_mesh · add_string · string_set · kendama_world · ken_truth

*Provenance: kendamaworld.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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