cylinder_fit_known_radius — DRIVE `pegsim` op

• Data kinds: points → table

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.cylinder_fit_known_radius(points, r: 'float', axis_point, axis, iters: 'int' = 25) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import pegsim; pegsim.cylinder_fit_known_radius(points, r: 'float', axis_point, axis, iters: 'int' = 25) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsdrive.get("cylinder_fit_known_radius"))

उपयोग

ज्ञात त्रिज्या r वाले cylinder को 3-D point cloud (N, 3) पर fit करता है: axis पर एक बिंदु (axis के लंबवत 2 degrees of freedom) और axis की दिशा (2 degrees of freedom) Gauss-Newton से।

> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।

初期値 axis_point・axis から出発し、残差 = 軸からの距離 − r。返り: axis_point(3,)、axis(単位、入力の向きを保つ)、rms、n。Raises ValueError: 点が 5 未満、r ≤ 0、axis がゼロ。

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।

• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।

• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• (अभी कुछ नहीं)

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (`table` को input के रूप में लेते हैं)

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

इसी category के (`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 operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

cylinder_fit_known_radius — DRIVE pegsim op