wrist_deflection_from_rgbd — DRIVE pegtactile op

• 데이터 종류: rgb × image2d × matrix × matrix × signal × signal × scalar → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.wrist_deflection_from_rgbd(rgb, depth, K, R_cam_to_world, cam_w, carriage_pos, r_peg: 'float', hinge_z: 'float' = 0.0) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import pegtactile; pegtactile.wrist_deflection_from_rgbd(rgb, depth, K, R_cam_to_world, cam_w, carriage_pos, r_peg: 'float', hinge_z: 'float' = 0.0) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("wrist_deflection_from_rgbd"))

사용법

손목 RGB-D 1장으로부터 손목의 병진 처짐과 기울기: 페그 픽셀(pegsim의 색 분류) → depth 점군 → PCA 축 → 반경이 알려진 원기둥 피팅(pegsim.cylinder_fit_known_radius) → 월드 좌표계의 축 직선 → 이송대 좌표계(엔코더로 알려진 위치 carriage_pos를 뺌)에서 힌지 높이 z = hinge_z를 지나는 점 = (Δx, Δy). 축의 방향으로부터 기울기 (θ_x, θ_y)를 atan2로 구합니다. 원기둥의 축방향 위치는 보이지 않으므로 Δz는 내지 않습니다(솔직히: 손목의 z 압축은 k̂와 촉각의 F_z로 보완, pegtactile_process_episode). 반환 dx·dy·axis·tilt_x·tilt_y·rms_cyl·n_pts. Raises ValueError: 형상이 맞지 않음, 페그 픽셀이 50 미만(보이지 않음).

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(table 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(pegtactile)

pad_params · pad_context · peg_wrench_to_pad_loads · pad_loads_to_peg_wrench · pad_shear_asymmetry · pad_marker_displacement · pad_tactile_frame · pad_tactile_read

*Provenance: pegtactile.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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