fullseye

ground_shift_track — DRIVE roverslip op

• データ種: any → table
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.ground_shift_track(frames, pixel_size: 'float' = 1.0) -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import roverslip; roverslip.ground_shift_track(frames, pixel_size: 'float' = 1.0) -> 'dict'、台帳から引くなら opsdrive.get("ground_shift_track"))

使い方

地面を見下ろすカメラのコマ列から、隣り合うコマの並進を、窓つきの相互相関(整数)と 並進の Lucas–Kanade(副画素)で測り、累積する。

frames は (T, H, W) の配列か同じ形の 2-D 配列の列(T ≥ 2)。pixel_size は地面での画素の大きさ [m]。 返り値 {"step": (T−1, 2) の (drow, dcol) [m]、"position": (T, 2) の累積 [m]、"peak": (T−1,) 合わせた後の正規化相関}。 step は 像の中で模様が動いた量(カメラ・車体の移動はその逆向き —— 前に進むと地面は後ろへ流れる)。 1 コマの移動は像の 1/4 程度まで(相関は周期的なので、半分を越えると折り返す)。

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_rover_slip_risk_path — py -3.11 examples/poc_rover_slip_risk_path.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(roverslip)

bekker_pressure · bekker_wheel_sinkage · wheel_forces · wheel_sinkage · wheel_traction_curve · slope_slip_curve · odometry_slip · slip_gp_fit

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Provenance: roverslip.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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