pegfail op• 데이터 종류: table × signal × signal × signal × signal × signal → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.wrist_load_from_deflection(kp, q_slide, q_hinge, q_hinge_rest, tip_xyz, axis, lg: 'float | None' = None, peg_mass: 'float' = 0.04, com_from_tip: 'float | None' = None, gravity: 'float' = 9.81) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import pegfail; pegfail.wrist_load_from_deflection(kp, q_slide, q_hinge, q_hinge_rest, tip_xyz, axis, lg: 'float | None' = None, peg_mass: 'float' = 0.04, com_from_tip: 'float | None' = None, gravity: 'float' = 9.81) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("wrist_load_from_deflection"))
손목 스프링의 처짐으로부터 지지부(+ 중력)가 페그에 가하는 하중을 선단 기준으로 구합니다(numpy만 사용): F⃗ = −k_t q_slide − m g ẑ, M⃗_tip = −k_r (q_hinge − rest) + (p_hinge − p_tip) × F⃗_spring + (p_com − p_tip) × F⃗_g.
q_slide = (wx, wy, wz) [m] (반송대에 대한 손목의 병진, 반송대는 회전하지 않으므로 세계축), q_hinge = (wrx, wry, wrz) [rad], q_hinge_rest = 스프링의 정지각(파지의 기울기), lg = 선단에서 힌지까지(None → 페그 길이), com_from_tip = 무게중심의 선단으로부터의거리(None → 기본 페그 0.03 kg @ L/2 + 머리 0.01 kg @ L + 3 mm 의 무게중심). 힌지 3 축의 토크는 힌지 축이 세계축에 맞춰지는소각(손목 회전 5° 이하) 근사로 세계 벡터로서 더한다. 반환: F(3,), M_tip(3,), F_spring, M_hinge. Raises ValueError: 형상이 다름, 축이 영.
• 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.
• poc_peg_failure_recovery — py -3.11 examples/poc_peg_failure_recovery.py
table 를 입력으로 받는 것)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
pegfail)insertion_failure_table · insertion_failure_validate · insertion_signature · insertion_failure_classify · insertion_recovery_primitive · jamming_parallelogram_planar · jamming_force_check · wedging_risk
*Provenance: pegfail.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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