fullseye

mindlin_fit — DRIVE tacslip op

• データ種: table × matrix × matrix → table
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.mindlin_fit(model: 'dict', pts_px, u_m, n_coarse: 'int' = 101, n_fine: 'int' = 41, rigid: 'bool' = False) -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import tacslip; tacslip.mindlin_fit(model: 'dict', pts_px, u_m, n_coarse: 'int' = 101, n_fine: 'int' = 41, rigid: 'bool' = False) -> 'dict'、台帳から引くなら opsdrive.get("mindlin_fit"))

使い方

マーカー位置 pts_px (M, 2) [px] と変位 u_m (M, 2) [m] に (c/a, μP) を当てる: c/a を粗く走査 → 最良の周りを細かく、μP は各 c で 線形最小二乗。返り c_over_a・q_ratio = 1 − (c/a)³・muP・Q・mu(= μP/P)・rms_m・shift_m。 rigid=True は剛体シフト (tx, ty) も自由にする —— 試作では逆効果だった(外側 900 点の 1/r の尾と縮退して c/a が 0.028 ずれる)ので 既定は切る。実機のドリフトは接触の外の遠方マーカーで別途引くのが筋。真の変位で当てると c/a の誤差 0.001、画像からの追跡では 0.011 (重心の pixel-locking が共通モードで乗る)。Raises ValueError: 形の不一致、点が 3 個未満。

空の入力(model が空の dict)は ValueError。

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_tacsim_marker_shear — py -3.11 examples/poc_tacsim_marker_shear.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(tacslip)

mindlin_partial_slip · mindlin_traction · hertz_surface_ur · hertzian_tangential_inner · cerruti_kernel · cerruti_surface_displacement · membrane_shear_field · membrane_markers

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Provenance: tacslip.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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