pegsim op• 데이터 종류: rgb × image2d × matrix → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.peg_tip_from_rgbd(rgb, depth, K, r_peg: 'float' = 0.005, peg_mask=None) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import pegsim; pegsim.peg_tip_from_rgbd(rgb, depth, K, r_peg: 'float' = 0.005, peg_mask=None) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("peg_tip_from_rgbd"))
손목 RGB-D 1장으로부터 페그 선단의 중심을 3-D(카메라 좌표)로: 페그 화소 → depth 점군 → PCA 축 → 반경이 알려진 원기둥 피팅, 선단의 축방향 위치는 그림자의 끝(서브픽셀, 피복률)을 투영한 가장자리 원의 끝과 일치시키는 모델로 결정.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
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)。
• 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.
• (아직 없음)
table 를 입력으로 받는 것)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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