toughness_from_pads — DRIVE cuttouch op

• データ種: any × signal → table

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.toughness_from_pads(loads, w_eff_mm, xi: 'float | None' = None, min_w_mm: 'float' = 2.0, readable_only: 'bool' = True) -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import cuttouch; cuttouch.toughness_from_pads(loads, w_eff_mm, xi: 'float | None' = None, min_w_mm: 'float' = 2.0, readable_only: 'bool' = True) -> 'dict'、台帳から引くなら opsdrive.get("toughness_from_pads"))

使い方

knife_load_from_pads の列と切っている幅 w_eff [mm] (画像から、cutting.food_cut_width)→ 靱性 R と当たり位置の要約。

R = 原点を通る最小二乗 V = R · w_eff · g(ξ)、g = 1/(1+ξ²)(cutting.cut_force_fit、摩擦は R に吸い込まれる)。ξ は xi を渡せばそれ(運動から)、省けば 触覚だけ の ξ̂ = 中央値(H/V)(w_eff ≥ min_w_mm かつ読めるコマ)。readable_only なら readable = False のコマは使わない(黙って混ぜない、数は n_unreadable に)。返り: R・rms_n・n、xi_used・ xi_tactile(中央値)・xi_tactile_iqr、Ly_median・Ly_mad(読めるコマ)、n_unreadable、model。Raises ValueError: 長さ違い、使えるコマが 3 未満、要素が knife_load_from_pads の返りでない。

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_knife_tactile_toughness — py -3.11 examples/poc_knife_tactile_toughness.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(cuttouch)

torsion_partial_slip · knife_load_from_pads

*Provenance: cuttouch.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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