striker_plan — DRIVE puck op

• データ種: any × signal × table → table

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.striker_plan(crossing, q_now, link: 'dict', *, omega_max: 'float' = 6.0, t_now: 'float' = 0.0, margin: 'float' = 0.0) -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import puck; puck.striker_plan(crossing, q_now, link: 'dict', *, omega_max: 'float' = 6.0, t_now: 'float' = 0.0, margin: 'float' = 0.0) -> 'dict'、台帳から引くなら opsdrive.get("striker_plan"))

使い方

打点計画(規則): 予測の交点へ IK で関節角を出し、各サーボを一定角速度 ≤ ω_max で動かす。所要 = max|Δq|/ω_max。交点の到着より先に着けば feasible。返り値 {"feasible","reason","q_target","dq","t_move","t_arrive","t_cross","E"}、reason ∈ {"ok","no_crossing","unreachable","too_late"}。crossing = puck_crossing_point の返り値(None 可)。ω_max = 6 rad/s の既定は仮定。

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• poc_air_hockey_intercept — py -3.11 examples/poc_air_hockey_intercept.py

型が繋がる次の op(table を入力に取れる)

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

同カテゴリ(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. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

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