contact_radius_ring — DRIVE `tacsim` op

• Datenarten: image2d × scalar → table

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.contact_radius_ring(h, pitch: 'float', n_az: 'int' = 72, step_px: 'float' = 0.25, r_max_px: 'float | None' = None) -> 'dict' (die Implementierung direkt: import tacsim; tacsim.contact_radius_ring(h, pitch: 'float', n_az: 'int' = 72, step_px: 'float' = 0.25, r_max_px: 'float | None' = None) -> 'dict'; aus dem Register: opsdrive.get("contact_radius_ring"))

Verwendung

Liest den Kontaktradius a modellfrei aus dem Höhenfeld: Die Kontaktkante r = a ist der Ring, auf dem die radiale Steigung |∂h/∂r| maximal ist (bei Hertz innen mit r/R wachsend, außen mit √ steil abfallend, eine Spitze). |∇h| wird entlang n_az radialer Linien im Azimut mit Schrittweite step_px bilinear interpoliert, der Peak jeder Linie per Parabelinterpolation auf Subpixel verfeinert → measure.fit_circle auf die 72 Punkte (2. Implementierung) und Median der Radien.

Rückgabe: a (Median × pitch) [m], a_circle (Radius der Kreisanpassung × pitch), r_px, cy, cx, rms_px (Kreis), radii_px (Spitzenradius je Azimutwinkel), centre (Schwerpunkt (cy, cx)), bias_px_per_a (Richtwert für die Auflösungsgrenze = −0.7 px / a; die bilineare Interpolation glättet die Spitze um etwa 1 px, daher liegt das Ergebnis bei a = 14 px um −5 %, bei 21 px um −3 % zu weit innen — Messwert, der Preis des Verzichts auf ein Modell). Aus der Lehre, dass der Schwerpunkt des Schwellenbandes (Prototyp v1) 9 % nach innen verschoben war, wird statt des Bandes die Spitzenposition verwendet, und die radiale Steigung wird als Differenz über 1 px Spanne der bilinearen Stichproben von h bestimmt (weniger Glättung als die 2 px von np.gradient). Standardmäßig (r_max_px=None) wird bis Fensterrand − 2 px gesucht. Bei realen Bildern mit einer weiteren Spitze außerhalb des Membranfußes (benachbarter Kontakt, Schatten des Randes) r_max_px explizit angeben. Raises ValueError: keine Vertiefung, pitch ≤ 0, Suchradius kleiner als 2 px (Vertiefung zu nah am Fensterrand).

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• poc_tacscalib_sphere_lut — py -3.11 examples/poc_tacscalib_sphere_lut.py

• poc_tacsim_elastic_membrane — py -3.11 examples/poc_tacsim_elastic_membrane.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `table` als Eingabe)

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

Gleiche Kategorie (`tacsim`)

combined_modulus · hertz_sphere · hertz_force · hertz_cylinder · hertz_surface_uz · hertz_pressure · membrane_indent_sphere · membrane_indent_shape

*Provenance: tacsim.py — DRIVE Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

contact_radius_ring — DRIVE tacsim op