tacsim op• データ種: normalmap × matrix × matrix × scalar × scalar → table
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.contact_radius_fit_pixelwise(normals, X, Y, R: 'float', a0: 'float', centre_xy=(0.0, 0.0), r_max_over_a: 'float' = 2.5, excl_px: 'float' = 1.5) -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import tacsim; tacsim.contact_radius_fit_pixelwise(normals, X, Y, R: 'float', a0: 'float', centre_xy=(0.0, 0.0), r_max_over_a: 'float' = 2.5, excl_px: 'float' = 1.5) -> 'dict'、台帳から引くなら opsdrive.get("contact_radius_fit_pixelwise"))
接触半径を画素ごとの半径方向スロープに Hertz のスロープ模型 dh/dr(r; a) を連続の a で当てて読む(:func:contact_radius_fit
のビンを使わない版。`a0` はその粗い値)。
:func:contact_radius_fit は半径ビン(幅 = 画素ピッチ)の平均に当てるので、a が画素ピッチをまたぐたびに偏りの符号が変わる
(P = 3.5 / 4.0 / 4.5 N で −0.04 / +0.31 / −0.02 %)。P の値そのものは 0.3 % で十分でも、2 枚の差(把持の 2 本指の F_x = P_L − P_R)
では P̂ の傾き dP̂/dP が効き、ビン版は傾きを 40 % 狂わせた(pegtactile の PoC で測った)。ここでは r < `r_max_over_a`·a0 の
画素をそのまま使い、縁 r ≈ a0 の ±`excl_px` 画素は捨てる —— スロープは r = a で微分が不連続(外側に平方根の尖り)で、
画素と縁の位置関係で値が揺れ、残すと a が画素ピッチの周期で揺れる。SSE(a) を黄金分割(初期区間 [0.8, 1.2]·a0、40 回)で最小化。
`centre_xy は既知の中心 (x, y)、単位 m。返り a・delta = a²/R・rms(スロープの残差)・n`(使った画素数)。
Raises `ValueError`: R, a0 ≤ 0、形が合わない、使える画素が 16 未満。
• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。
• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。
• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。
• poc_peg_insertion_tactile — py -3.11 examples/poc_peg_insertion_tactile.py
table を入力に取れる)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
tacsim)combined_modulus · hertz_sphere · hertz_force · hertz_cylinder · hertz_surface_uz · hertz_pressure · membrane_indent_sphere · membrane_indent_shape
*Provenance: tacsim.py — DRIVE operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*
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