pegsym op• Data kinds: matrix × scalar × scalar → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.spiral_expected_tries(points, capture: 'float', rho: 'float', grid: 'int' = 161) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import pegsym; pegsym.spiral_expected_tries(points, capture: 'float', rho: 'float', grid: 'int' = 161) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsdrive.get("spiral_expected_tries"))
जब lateral offset त्रिज्या rho वाली disk पर uniform हो, तब point क्रम points को क्रम से आज़माने पर पहली बार पकड़ने (दूरी ≤ capture) तक के प्रयासों की अपेक्षित संख्या। measured = disk के अंदर grid (grid × grid, वृत्त के बाहर वाले छोड़ दिए जाते हैं) पर औसत। closed = swept area का सन्निकटन: k point क्षेत्रफल k·p·s को sweep करते हैं, इसलिए त्रिज्या r तक k = πr²/(ps) पर पहुँचते हैं, और r disk पर uniform हो तो E = πρ²/(2ps) + 1/2 (p और s point क्रम से अनुमानित: s = पड़ोसी point की दूरी का median, p = सबसे बाहरी point की त्रिज्या की प्रति चक्कर वृद्धि)। अगर कोई grid point किसी भी point से नहीं पकड़ा जाता तो uncovered > 0 (coverage में छेद)। Raises ValueError: point (N ≥ 3, 2) नहीं हैं, capture या rho ≤ 0, grid < 11।
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
• poc_peg_symmetry_search — py -3.11 examples/poc_peg_symmetry_search.py
table को input के रूप में लेते हैं)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 operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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