search_expected_tries — DRIVE pegsym op

• 数据种类:scalar × scalar → table

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.search_expected_tries(n_sym: 'int', phi_cap: 'float', order: 'str' = 'alternate', estimate_sigma: 'float | None' = None) -> 'dict'(要直接调用实现,import pegsym; pegsym.search_expected_tries(n_sym: 'int', phi_cap: 'float', order: 'str' = 'alternate', estimate_sigma: 'float | None' = None) -> 'dict';从台账取用则 opsdrive.get("search_expected_tries"))

用法

旋转搜索的期望尝试次数(未知朝向误差 e 在 1 个周期内均匀时，精确)。对候选 c_k(rotation_search_plan)，第 k 次成功是在 e 首次落入 [c_k − φ, c_k + φ] (周期 P)时，因此 E = Σ_k (1 − |∪_{i<k} I_i|/P)。计算时在区间端点处分割圆周，对每个小区间统计最先覆盖它的候选编号(相同的值，O(M²) 的向量运算)。若步长恰为 2φ，则 E = (M + 1)/2(closed)。与不知道对称性的搜索(周期 2π，M₁ = ⌈π/φ⌉)之比 ratio_vs_blind → 1/n。传入 estimate_sigma [rad] 时，假设 e 在估计值周围服从标准差 σ 的正态分布(卷绕到周期)，并返回 "alternate" 顺序的期望次数(expected_with_estimate，数值积分 4,096 点)。返回 expected、closed、M、blind_expected、ratio_vs_blind。Raises ValueError：n_sym < 1、phi_cap ≤ 0、sigma ≤ 0。

参考(示例数据、文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• poc_peg_symmetry_search — py -3.11 examples/poc_peg_symmetry_search.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 table 作为输入)

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

同类别(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 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

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