humanoid op• 데이터 종류: table → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.humanoid_clip_mesh(clip: 'dict', distance: 'float') -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import drivehumanoid; drivehumanoid.humanoid_clip_mesh(clip: 'dict', distance: 'float') -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("humanoid_clip_mesh"))
걸은 거리 distance [m]에서의 메시({"V","F","color","label","dims"}, 원점 = 허리 바로 아래, +x = 앞).
1 주기에 cycle_length 나아간다. 프레임 사이는 정점을 선형 보간한다(면의 구성은 모든 프레임이 같다). 형상은 허리 바로 아래가 원점인 채이므로 놓는 위치를 distance 만큼 나아가게 하면 지지발은 지면에서 멈춰 보인다(프레임의 위상은 advance 에서 걸은 거리에맞춰져 있다). ★2026-10-03: 첫 버전은 주기 내의 전진을 여기서도 빼서, 놓는 쪽과 2 중으로 빼고 있었다(미끄럼 게이트로 발각).
빈 입력(clip 이(가) 빈 dict)은 ValueError 를 발생시킨다.
• 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.
• 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 를 입력으로 받는 것)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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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