puck_scene_mjcf — DRIVE `puck` op

• Datenarten: table → any

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.puck_scene_mjcf(table: 'dict', *, cam_height: 'float' = 1.5, fovy: 'float' = 50.0, offwidth: 'int' = 1024, offheight: 'int' = 768) -> 'str' (die Implementierung direkt: import puck; puck.puck_scene_mjcf(table: 'dict', *, cam_height: 'float' = 1.5, fovy: 'float' = 50.0, offwidth: 'int' = 1024, offheight: 'int' = 768) -> 'str'; aus dem Register: opsdrive.get("puck_scene_mjcf"))

Verwendung

Selbst erstelltes minimales MJCF (Coulomb-Version, mujoco nicht erforderlich): ein zylindrischer Puck (freies Gelenk) auf einer Ebene mit Reibung, 4 Wände (Boxen), eine Kamera von oben. Der Tisch der Challenge nutzt viskose Dämpfung, daher dieses Modell verwenden, um die gleichmäßige Coulomb-Verzögerung in MuJoCo zu prüfen. Der Wandabprall entsteht durch weichen Kontakt, daher wird e gemessen.

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• poc_air_hockey_intercept — py -3.11 examples/poc_air_hockey_intercept.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `any` als Eingabe)

course_crank · course_s_curve · course_turnaround · course_slope · course_intersection · course_parallel_parking · course_crossing · course_road

Gleiche Kategorie (`puck`)

puck_table · puck_wall_bounce · puck_slide_predict · puck_state_at · puck_crossing_point · puck_mirror_path · puck_stop_distance · puck_camera

*Provenance: puck.py — DRIVE Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

puck_scene_mjcf — DRIVE puck op