noisy_perceiver — DRIVE kendama op

• 데이터 종류: 없음 → any(인자만으로 정해지는 연산자 —— 이미지나 데이터 입력을 받지 않습니다)

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.noisy_perceiver(rng, noise_pos: 'float' = 0.0, noise_vel: 'float' = 0.0)(구현을 직접 호출하려면 import kendama; kendama.noisy_perceiver(rng, noise_pos: 'float' = 0.0, noise_vel: 'float' = 0.0), 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("noisy_perceiver"))

사용법

지각에 등방성 가우스 잡음을 더합니다 perceive(t, p, v) → (p̂, v̂)(위치 σ = noise_pos [m], 속도 σ = noise_vel [m/s]). 음의 σ는 ValueError. rng = numpy.random.Generator.

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)

• (아직 없음)

타입이 이어지는 다음 연산자(any 를 입력으로 받는 것)

course_crank · course_s_curve · course_turnaround · course_slope · course_intersection · course_parallel_parking · course_crossing · course_road

같은 카테고리(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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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