insertion_grid_summary — DRIVE pegsim op

• Data kinds: table → table

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.insertion_grid_summary(rows) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import pegsim; pegsim.insertion_grid_summary(rows) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsdrive.get("insertion_grid_summary"))

उपयोग

सफलता दर के grid को जोड़ता है: rows {eps_mm, tilt_deg, correct, success} से, सुधार के साथ/बिना × ε₀ × θ₀ की सफलता दर की table, और "बिना सुधार के सब सफल होने वाला सबसे बड़ा ε₀" तथा "सुधार के साथ सफलताएँ / कुल"।

वापसी: eps_mm, tilt_deg (अक्ष), rate: {False: (n_eps, n_tilt) का array, True: वही}, n_runs, max_eps_all_ok:

{correct: वह सबसे बड़ा ε₀ जिस पर उस सुधार से सभी θ₀ सफल हों (न हो तो None)}, success_count: {correct: (सफलताएँ, कुल)}। Raises ValueError: पंक्तियाँ खाली, कुंजियाँ गायब।

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• 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।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• gallery_drive_peg — py -3.11 examples/gallery_drive_peg.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (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

इसी category के (pegsim)

peg_params · whitney_clearance · two_point_depth · wedging_check · jamming_diagram · chamfer_capture · contact_state_predict · circle_fit_known_radius

*Provenance: pegsim.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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