tactorque op• 데이터 종류: matrix × matrix × scalar → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.marker_divergence(pts, u, radius: 'float', min_neighbors: 'int' = 4, k_max: 'int' = 24) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import tactorque; tactorque.marker_divergence(pts, u, radius: 'float', min_neighbors: 'int' = 4, k_max: 'int' = 24) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("marker_divergence"))
산재한 마커 pts (N, 2)와 변위 u (N, 2)로부터 각 점의 발산 div = ∂ux/∂x + ∂uy/∂y와 회전 curl = ∂uy/∂x − ∂ux/∂y를 구합니다(단위는 u의 단위 ÷ pts의 단위). 근방 반경 radius 안(최대 k_max개)의 점에 평면 c0 + c1 x + c2 y를 최소제곱으로 피팅합니다(규칙 격자 + 반경 1.01 피치라면 5점 중심 차분과 같아 sceneflow.flow_divergence와 1e-15, 반경 1.5 피치의 9점은 행 평균 차분이 되어 가장자리에서 11 % 다름, 실측). 정규 방정식을 점마다 일괄로 풉니다. 근방이 min_neighbors 미만이거나 정규 방정식이 특이(공선)한 점은 valid = False, div/curl = nan(fail-closed: 조용히 0으로 하지 않음). FEM의 산재 절점에도 같은 op를 씁니다. Raises ValueError: pts/u가 (N, 2)가 아님, 형태가 다름, radius ≤ 0, N < min_neighbors.
• 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.
• poc_tactile_dipole_torque — py -3.11 examples/poc_tactile_dipole_torque.py
table 를 입력으로 받는 것)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
tactorque)punch_pressure · punch_surface_uz · hertz_pressure_shifted · ellipse_pressure_shifted · pressure_first_moment · boussinesq_kernel · boussinesq_surface_displacement · surface_divergence_closed_form
*Provenance: tactorque.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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