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.
반환: tip_cam(3,), axis(선단 → 위, 단위), rms_cyl, n_pts, uv(선단의 투영), delta_axial.
솔직히: 시작품의 16 자세에서 축 방향 오차 최대 0.83 px(횡 방향 0.004 px) —— 그림자 가장자리 1 화소의 피복률만으로 축 방향을 읽는 한계이며, 목표 0.3 px 는 미달. Raises RuntimeError: 페그가 보이지 않음(심 화소 < 50).
빈 입력(rgb 이(가) 0 개 요소)은 ValueError 를 발생시킨다.
• 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.
• gallery_drive_peg — py -3.11 examples/gallery_drive_peg.py
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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