spiral_expected_tries — DRIVE pegsym op

• 数据种类:matrix × scalar × scalar → table

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.spiral_expected_tries(points, capture: 'float', rho: 'float', grid: 'int' = 161) -> 'dict'(要直接调用实现,import pegsym; pegsym.spiral_expected_tries(points, capture: 'float', rho: 'float', grid: 'int' = 161) -> 'dict';从台账取用则 opsdrive.get("spiral_expected_tries"))

用法

横向偏差在半径 rho 的圆盘内均匀时，依次尝试点列 points 直到首次捕获(距离 ≤ capture)的期望尝试次数。measured = 圆盘内网格(grid × grid，舍弃圆外)的平均。closed = 扫过面积的近似：k 个点扫过面积 k·p·s，因此到达半径 r 时 k = πr²/(ps)，若 r 在圆盘内均匀则 E = πρ²/(2ps) + 1/2(p、s 由点列估计：s = 相邻点距离的中位数，p = 外圈点半径每圈的增量)。若有任何点都捕获不到的网格点，则 uncovered > 0(覆盖的漏洞)。Raises ValueError：点不是 (N ≥ 3, 2)、capture、rho ≤ 0、grid < 11。

参考(示例数据、文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• poc_peg_symmetry_search — py -3.11 examples/poc_peg_symmetry_search.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 table 作为输入)

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

同类别(pegsym)

polygon_peg · polygon_offset · polygon_fit_check · rotation_window · polygon_two_point_depth · polygon_coverage_image · plane_topview · polygon_yaw_read

*Provenance: pegsym.py — DRIVE 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

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