cylinder_fit_known_radius — DRIVE pegsim op

• 데이터 종류: points → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.cylinder_fit_known_radius(points, r: 'float', axis_point, axis, iters: 'int' = 25) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import pegsim; pegsim.cylinder_fit_known_radius(points, r: 'float', axis_point, axis, iters: 'int' = 25) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("cylinder_fit_known_radius"))

사용법

반경 r이 알려진 원기둥을 3-D 점군 (N, 3)에 피팅: 축 위의 점(축에 수직인 2자유도)과 축 방향(2자유도)을 Gauss-Newton으로.

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

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。

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(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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