diabolo op• Data kinds: signal × table → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.spheroid_closest(x, sph: 'dict') -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import diabolo; diabolo.spheroid_closest(x, sph: 'dict') -> 'dict', registry से लेना हो तो opsdrive.get("spheroid_closest"))
बिंदु x → spheroid की सतह पर निकटतम बिंदु point, signed दूरी s (अंदर > 0, पेपर की s की परिभाषा) और बाहर की ओर unit normal normal (निकटतम बिंदु पर gradient की दिशा)।
निकटतम बिंदु मेरिडियन समतल के दीर्घवृत्त पर Eberly के द्विभाजन से निकाला जाता है। ★सार्वजनिक कार्यान्वयन केंद्र से त्रिज्य दिशा में सिकोड़कर लौटाता है (यह निकटतम बिंदु नहीं है; दीर्घवृत्तज से 5 mm बाहर के बिंदु पर अधिकतम 2.2 mm का अंतर), और अभिलंब को (x/b, y/a, z/b) से अनुमानित करता है (प्रवणता में वर्ग होते; अक्षों के अलावा अधिकतम 12.2° विचलन)। यहाँ इसे मूल पाठ के "निकटतम बिंदु पर ले जाओ" और वास्तविक अभिलंब के साथ लिखा गया है। Raises ValueError: x एक परिमित 3-vector नहीं है, sph दीर्घवृत्तज का dict नहीं 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।
• poc_diabolo_model_and_vision — py -3.11 examples/poc_diabolo_model_and_vision.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
diabolo)diabolo_params · diabolo_spheroid · diabolo_dynamics_step · diabolo_simulate · diabolo_state_sequence · diabolo_throw_catch_truth · string_tension_static · string_tension_from_sag
*Provenance: diabolo.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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