humanoid op• Data kinds: table → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.humanoid_clip_mesh(clip: 'dict', distance: 'float') -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import drivehumanoid; drivehumanoid.humanoid_clip_mesh(clip: 'dict', distance: 'float') -> 'dict', registry से लेना हो तो opsdrive.get("humanoid_clip_mesh"))
चली गई दूरी distance [m] पर mesh ({"V","F","color","label","dims"}, origin = कूल्हों के ठीक नीचे, +x = आगे)।
एक चक्र में cycle_length आगे बढ़ता है। फ़्रेमों के बीच शीर्षों का रैखिक अंतर्वेशन होता है (फलकों की संरचना सभी फ़्रेमों में समान है)। आकृति का मूल बिंदु कमर के ठीक नीचे ही रहता है, इसलिए रखने की स्थिति को distance जितना आगे बढ़ाने पर टिका हुआ पैर ज़मीन पर रुका हुआ दिखता है (फ़्रेम का चरण advance में चली गई दूरी से मिलाया गया है)। ★2026-10-03: पहला संस्करण चक्र के भीतर की प्रगति को यहाँ भी घटाता था, यानी रखने वाली ओर के साथ दो बार घटाता था (फिसलन gate से पकड़ा गया)।
खाली इनपुट (clip खाली dict) पर ValueError उठता है।
• 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।
• gallery_drive_world_objects — py -3.11 examples/gallery_drive_world_objects.py
• poc_driving_humanoids — py -3.11 examples/poc_driving_humanoids.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
humanoid)world_pose_humanoid · humanoid_impostors · world_camera_impostors
*Provenance: drivehumanoid.py — DRIVE operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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