pegsym op• 데이터 종류: scalar × scalar → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.search_expected_tries(n_sym: 'int', phi_cap: 'float', order: 'str' = 'alternate', estimate_sigma: 'float | None' = None) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import pegsym; pegsym.search_expected_tries(n_sym: 'int', phi_cap: 'float', order: 'str' = 'alternate', estimate_sigma: 'float | None' = None) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("search_expected_tries"))
회전 탐색의 기대 시행 횟수(미지의 방향 오차 e가 1주기에 균일할 때, 엄밀). 후보 c_k(rotation_search_plan)로 k번째에 들어가는 것은 e가 [c_k − φ, c_k + φ] (주기 P)에 처음 들어갔을 때이므로 E = Σ_k (1 − |∪_{i<k} I_i|/P). 계산은 구간 끝에서 원주를 나누고, 소구간마다 처음 덮는 후보의 번호를 셉니다(같은 값, O(M²)의 벡터 연산). 스텝이 정확히 2φ이면 E = (M + 1)/2(closed). 대칭을 모르는 탐색(주기 2π, M₁ = ⌈π/φ⌉)과의 비 ratio_vs_blind → 1/n. estimate_sigma [rad]를 넘기면 e가 추정값 주위에 표준편차 σ의 정규분포(주기로 감은 것)를 따른다고 보고 "alternate" 순서의 기대 횟수도 반환(expected_with_estimate, 수치 적분 4,096점). 반환 expected, closed, M, blind_expected, ratio_vs_blind. Raises ValueError: n_sym < 1, phi_cap ≤ 0, sigma ≤ 0.
• 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.
• poc_peg_symmetry_search — py -3.11 examples/poc_peg_symmetry_search.py
table 를 입력으로 받는 것)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
pegsym)polygon_peg · polygon_offset · polygon_fit_check · rotation_window · polygon_two_point_depth · polygon_coverage_image · plane_topview · polygon_yaw_read
*Provenance: pegsym.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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