wrist_stiffness_fit — DRIVE pegtactile op

• 데이터 종류: signal × signal → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.wrist_stiffness_fit(dx, F, min_span: 'float' = 2e-05) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import pegtactile; pegtactile.wrist_stiffness_fit(dx, F, min_span: 'float' = 2e-05) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("wrist_stiffness_fit"))

사용법

손목 처짐 Δx(손목 카메라)와 페그가 받는 접촉력의 같은 성분 F로부터 k = Σ FΔx / ΣΔx²(원점을 지나는 최소제곱, 준정적 평형 F_contact + F_spring ≈ 0 ⇒ F_contact = kΔx). 회전(각도와 모멘트)에도 같은 식으로 쓸 수 있습니다. 반환 k·r2·rms_N·n·span. Raises ValueError: 점이 3개 미만, 형상이 다름, 유한하지 않음, Δx의 폭이 min_span 미만(나쁜 조건: 움직이지 않는 스프링의 k는 정해지지 않음).

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• poc_peg_insertion_tactile — py -3.11 examples/poc_peg_insertion_tactile.py

타입이 이어지는 다음 연산자(table 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(pegtactile)

pad_params · pad_context · peg_wrench_to_pad_loads · pad_loads_to_peg_wrench · pad_shear_asymmetry · pad_marker_displacement · pad_tactile_frame · pad_tactile_read

*Provenance: pegtactile.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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