tacslip op• 데이터 종류: table × matrix × matrix → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.mindlin_fit(model: 'dict', pts_px, u_m, n_coarse: 'int' = 101, n_fine: 'int' = 41, rigid: 'bool' = False) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import tacslip; tacslip.mindlin_fit(model: 'dict', pts_px, u_m, n_coarse: 'int' = 101, n_fine: 'int' = 41, rigid: 'bool' = False) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("mindlin_fit"))
마커 위치 pts_px (M, 2) [px]와 변위 u_m (M, 2) [m]에 (c/a, μP)를 피팅: c/a를 거칠게 주사 → 최적값 주변을 세밀하게, μP는 각 c에서 선형 최소제곱. 반환 c_over_a·q_ratio = 1 − (c/a)³·muP·Q·mu(= μP/P)·rms_m·shift_m. rigid=True는 강체 시프트 (tx, ty)도 자유롭게 함 — 시제품에서는 역효과였으므로(바깥쪽 900점의 1/r 꼬리와 축퇴해 c/a가 0.028 어긋남) 기본값은 끔. 실기의 드리프트는 접촉 밖의 원거리 마커로 별도로 빼는 것이 정석. 참 변위로 피팅하면 c/a 오차 0.001, 영상으로부터의 추적에서는 0.011(무게중심의 pixel-locking이 공통 모드로 실림). Raises ValueError: 형태 불일치, 점이 3개 미만.
• 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_tacsim_marker_shear — py -3.11 examples/poc_tacsim_marker_shear.py
table 를 입력으로 받는 것)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
tacslip)mindlin_partial_slip · mindlin_traction · hertz_surface_ur · hertzian_tangential_inner · cerruti_kernel · cerruti_surface_displacement · membrane_shear_field · membrane_markers
*Provenance: tacslip.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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