peg_tip_from_rgbd — DRIVE `pegsim` op

• Data kinds: rgb × image2d × matrix → table

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.peg_tip_from_rgbd(rgb, depth, K, r_peg: 'float' = 0.005, peg_mask=None) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import pegsim; pegsim.peg_tip_from_rgbd(rgb, depth, K, r_peg: 'float' = 0.005, peg_mask=None) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsdrive.get("peg_tip_from_rgbd"))

उपयोग

कलाई के 1 RGB-D frame से peg के सिरे का केंद्र 3-D (camera coordinates) में: peg के pixels → depth का point cloud → PCA axis → ज्ञात त्रिज्या का cylinder fit; axis के साथ सिरे की स्थिति एक model से तय होती है जो छाया के सिरे (subpixel, coverage) को project किए गए edge वृत्त के सिरे से मिलाता है।

> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।

返り: tip_cam(3,)、axis(先端 → 上、単位)、rms_cyl、n_pts、uv(先端の投影)、delta_axial。

正直に: 試作の 16 姿勢で軸方向の誤差 max 0.83 px(横方向 0.004 px)—— 影の端 1 画素の被覆率だけから軸方向を読む限界で、目標 0.3 px は未達。Raises RuntimeError: ペグが見えない(芯の画素 < 50)。

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• 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।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• (अभी कुछ नहीं)

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (`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

इसी category के (`pegsim`)

peg_params · whitney_clearance · two_point_depth · wedging_check · jamming_diagram · chamfer_capture · contact_state_predict · circle_fit_known_radius

*Provenance: pegsim.py — DRIVE operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

peg_tip_from_rgbd — DRIVE pegsim op