kendama_rig — DRIVE kendamaworld op

• データ種: table → table

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.kendama_rig(kp: 'dict' = None, *, n: 'int' = 2, distance: 'float' = 1.5, height: 'float' = 1.05, fov_deg: 'float' = 45.0, width: 'int' = 480, height_px: 'int' = 360, target=(0.0, 0.0, 1.0)) -> 'list' (実装を直接呼ぶなら import kendamaworld; kendamaworld.kendama_rig(kp: 'dict' = None, *, n: 'int' = 2, distance: 'float' = 1.5, height: 'float' = 1.05, fov_deg: 'float' = 45.0, width: 'int' = 480, height_px: 'int' = 360, target=(0.0, 0.0, 1.0)) -> 'list'、台帳から引くなら opsdrive.get("kendama_rig"))

使い方

振り上げの空間(x, y ∈ ±0.4 m、z ∈ 0.55〜1.45 m: 手元 1.0 m、ひも 0.42 m、持ち上げ 0.265 m)を見るカメラの組。n = 2: 方位 0° と 90°、n = 4: 90° ごと。全部が target(既定 (0, 0, 1.0))を見る。返り値 [{"pose", "K", "eye", "width", "height"}, …](ballworld.camera_rig と同型)。

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• poc_kendama — py -3.11 examples/poc_kendama.py

型が繋がる次の op(table を入力に取れる)

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

同カテゴリ(kendamaworld)

ken_mesh · add_ken · ken_set_pose · string_mesh · add_string · string_set · kendama_world · ken_truth

*Provenance: kendamaworld.py — DRIVE operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

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