peg_tip_from_rgbd — DRIVE pegsim op

• データ種: rgb × image2d × matrix → table

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.peg_tip_from_rgbd(rgb, depth, K, r_peg: 'float' = 0.005, peg_mask=None) -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import pegsim; pegsim.peg_tip_from_rgbd(rgb, depth, K, r_peg: 'float' = 0.005, peg_mask=None) -> 'dict'、台帳から引くなら opsdrive.get("peg_tip_from_rgbd"))

使い方

手首 RGB-D 1 枚からペグ先端の中心を 3-D(カメラ座標)で: ペグの画素 → depth の点群 → PCA の軸 → 既知半径の円柱当てはめ、先端の軸方向は影の端(副画素、被覆率)を、投影した縁の円の端と一致させる模型で決める。

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)。

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• (まだありません)

型が繋がる次の op(table を入力に取れる)

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

同カテゴリ(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. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

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