tacslip op• Data kinds: scalar × scalar × scalar × scalar → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.cerruti_kernel(n: 'int', pitch: 'float', G: 'float', nu: 'float', sub: 'int' = 4, with_uz: 'bool' = False) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import tacslip; tacslip.cerruti_kernel(n: 'int', pitch: 'float', G: 'float', nu: 'float', sub: 'int' = 4, with_uz: 'bool' = False) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsdrive.get("cerruti_kernel"))
x-दिशा की tangential traction (1 pixel = pitch² पर uniform 1 Pa) द्वारा बने surface displacement का discrete kernel 2n grid (zero-padded linear convolution के लिए) पर बनाता है और rfft2 करके लौटाता है।
कर्नेल प्रत्येक पिक्सेल के लिए पिक्सेल-औसत के रूप में रखा जाता है (sub×sub उप-नमूनों का औसत)। केंद्रीय पिक्सेल में 1/r समाकलनीय है, इसलिए विश्लेषणात्मक मान — ∫□ 1/r dA = 4h ln(1+√2), ∫□ x²/r³ dA = 2h ln(1+√2) (सममिति से ∫x²/r³ = ∫y²/r³ = ½∫1/r), ∫□ xy/r³ = ∫□ x/r² = 0। रिटर्न: Kxx, Kyx (स्पर्शरेखीय → स्पर्शरेखीय), with_uz=True हो तो Kzx (स्पर्शरेखीय → अभिलंब, गुणांक (1−2ν), ν 0.48 पर 0.04 गुना), n, pitch, G, nu। बंद-रूप (3.91) से मेल ūx 0.017 %, ūy 0.03 % (256 px, PoC का गेट)। Raises ValueError: n < 8, pitch, G ≤ 0, sub < 1।
• 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_tacsim_marker_shear — py -3.11 examples/poc_tacsim_marker_shear.py
• poc_tactile_dipole_torque — py -3.11 examples/poc_tactile_dipole_torque.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
tacslip)mindlin_partial_slip · mindlin_traction · hertz_surface_ur · hertzian_tangential_inner · cerruti_surface_displacement · membrane_shear_field · membrane_markers · displace_markers
*Provenance: tacslip.py — DRIVE operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.