fullseye

winkler_polish_run — DRIVE polish op

• データ種: image2d × scalar × scalar × scalar × scalar × scalar → table
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.winkler_polish_run(z, pressure: 'float', k_w: 'float', k_p: 'float', speed: 'float', duration: 'float', dt=None, n_record: 'int' = 50) -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import polish; polish.winkler_polish_run(z, pressure: 'float', k_w: 'float', k_p: 'float', speed: 'float', duration: 'float', dt=None, n_record: 'int' = 50) -> 'dict'、台帳から引くなら opsdrive.get("winkler_polish_run"))

使い方

弾性床(Winkler)のパッドを平均圧 pressure で押し、相対速度 speed で磨いた時の表面の高さ図 z の時間発展。 各刻みでパッドの面の高さ z_t を Σ k_w max(0, z − z_t) = N p̄ から解き(当たっている所だけが圧を受ける)、Preston の式で z ← z − k_p v k_w max(0, z − z_t) Δt(陽解法、c Δt ≤ 0.01、c = k_p k_w v)。 返り z(最後)、t・rms(平均からのずれの rms、形の除去なし)・mean・contact(当たっている割合)を n_record 点、rate_full_contact = c(全面が当たる間 rms は exp(−c t) で減る —— 導出、この関数は使わない)、dt、 steps。Raises ValueError: z の検査、数の検査、c Δt > 0.01。

参考(サンプルデータ・文献)

• 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。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• poc_polish_wipe_measure — py -3.11 examples/poc_polish_wipe_measure.py

型が繋がる次の op(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

同カテゴリ(polish)

preston_pressure_kernel · preston_removal_map · preston_track_profile · wipe_band_width · raster_wipe_area · coat_image · coat_thickness_from_image · wipe_coverage

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Provenance: polish.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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