kendama op• 資料種類:table → table
• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.catch_success_rate(kp: 'dict', *, n: 'int' = 20, seed: 'int' = 0, noise_pos: 'float' = 0.0, noise_vel: 'float' = 0.0, jitter_pos: 'float' = 0.01, jitter_vel: 'float' = 0.05, lift: 'float' = None, T_lift: 'float' = 0.15, kind: 'str' = 'bang', t_end: 'float' = 1.5, dt: 'float' = 0.001, v_max: 'float' = 2.0, a_max: 'float' = 20.0, v_rel_max: 'float' = 1.0, v_target: 'float' = 0.5, origin=(0.0, 0.0, 0.0), perceiver_factory=None, dodge=(0.0, -0.1, 0.0), clearance: 'bool' = True, keep_runs: 'bool' = False, planner: 'str' = 'staged', contact=None, absorb: 'bool' = True) -> 'dict'(要直接呼叫實作,import kendama; kendama.catch_success_rate(kp: 'dict', *, n: 'int' = 20, seed: 'int' = 0, noise_pos: 'float' = 0.0, noise_vel: 'float' = 0.0, jitter_pos: 'float' = 0.01, jitter_vel: 'float' = 0.05, lift: 'float' = None, T_lift: 'float' = 0.15, kind: 'str' = 'bang', t_end: 'float' = 1.5, dt: 'float' = 0.001, v_max: 'float' = 2.0, a_max: 'float' = 20.0, v_rel_max: 'float' = 1.0, v_target: 'float' = 0.5, origin=(0.0, 0.0, 0.0), perceiver_factory=None, dodge=(0.0, -0.1, 0.0), clearance: 'bool' = True, keep_runs: 'bool' = False, planner: 'str' = 'staged', contact=None, absorb: 'bool' = True) -> 'dict';從台帳取用則 opsdrive.get("catch_success_rate"))
大皿的成功率：將初始狀態散布 n 次(球掛在支點(皿胴的穿繩孔)下方 L 處，橫向加 σ = jitter_pos、速度加 σ = jitter_vel(切向分量)的高斯擾動)，用 swing_up_plan(手端出發點 origin)上擺，用 catch_plan_ballistic 移動皿。
> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。
計画: planner="staged"(既定、catch_plan_staged: hold → carry → absorb、absorb=False で着地で下げない)か "plane"(catch_plan_ballistic、clearance つき)。lift 既定 None = swing_up_lift(技ごとに頂点が皿の h_c + 0.9 r_b 上)。contact(hand, p) → 隙間 を渡すとけん玉に触れた試行は "hit_ken" で失敗。
知覚: 既定は noisy_perceiver(noise_pos [m]、noise_vel [m/s]; 0 なら真値)。perceiver_factory(i) → perceive を渡すとそれを使う(試行 i ごとに新しい知覚: kendamaworld.camera_perceiver で画像だけから予測する閉ループ)。初期状態の揺らぎは知覚によらず seed で決まる(同じ seed なら真値と画像の試行が対になる)。返り値 {"rate", "n", "caught_list", "mean_lateral", "catch_times", "end_reasons", "laterals", "starts"} (mean_lateral = 捕った試行の捕球時の横ずれの平均、無ければ nan。starts = 各試行の (p0, v0))。dodge / clearance は swing_up_plan / catch_plan_ballistic へ(既定 = 手元を糸穴の側(−y)へ 10 cm 逃がし、玉が大皿の縁より上に出てから
皿を戻す: 玉がけん玉を突き抜けない構え。逃がさない (0, 0, 0)・False だと 20 試行すべてで玉が皿胴を突き抜けた —— 測って退けた。+y へ逃がすとカメラ 2 から見てけんが玉の手前に来て玉を隠し、画像の予測の横ずれが 0.14 → 2.8 mm に増えた)。keep_runs=True で各試行の kendama_simulate の返り値と知覚を "runs" / "perceivers" に残す。n ≤ 0 は ValueError。
• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。
• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。
• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。
• poc_kendama — py -3.11 examples/poc_kendama.py
table 作為輸入)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
kendama)kendama_params · elliptic_k_agm · pendulum_period_exact · pendulum_launch_speed · pendulum_rod_simulate · tether_tension_fixed · tether_slack_angle · swing_up_plan
*Provenance: kendama.py — DRIVE 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
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