pegsym op• 데이터 종류: matrix × scalar × scalar → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.spiral_expected_tries(points, capture: 'float', rho: 'float', grid: 'int' = 161) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import pegsym; pegsym.spiral_expected_tries(points, capture: 'float', rho: 'float', grid: 'int' = 161) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("spiral_expected_tries"))
횡방향 편차가 반경 rho의 원판에 균일할 때, 점열 points를 차례로 시도하여 처음(거리 ≤ capture) 포착할 때까지의 기대 시행 횟수. measured = 원판 내 격자(grid × grid, 원 밖은 버림)의 평균. closed = 쓸고 간 면적의 근사: k점으로 면적 k·p·s를 쓸므로 반경 r에 도달하는 것은 k = πr²/(ps), r이 원판에 균일하면 E = πρ²/(2ps) + 1/2(p·s는 점열에서 추정: s = 이웃한 점 거리의 중앙값, p = 바깥 둘레 점의 반경의 감김당 증분). 어느 점으로도 포착되지 않는 격자점이 있으면 uncovered > 0(덮임의 구멍). Raises ValueError: 점이 (N ≥ 3, 2)가 아님, capture·rho ≤ 0, grid < 11.
• 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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