puck op• データ種: signal × signal × table × scalar → table
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.puck_slide_predict(p0, v0, table: 'dict', t_end: 'float', *, model: 'str' = 'coulomb', max_bounces: 'int' = 50, goals: 'bool' = True, t0: 'float' = 0.0) -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import puck; puck.puck_slide_predict(p0, v0, table: 'dict', t_end: 'float', *, model: 'str' = 'coulomb', max_bounces: 'int' = 50, goals: 'bool' = True, t0: 'float' = 0.0) -> 'dict'、台帳から引くなら opsdrive.get("puck_slide_predict"))
パックの経路を閉形式で繋ぐ: 区間(壁から壁)ごとに向き一定・等減速、壁で :func:puck_wall_bounce。
時計: p₀・v₀ は時刻 `t0(既定 0)の状態、t_end` はそこからの長さ。区間の時刻と交点の時刻は t0 を含む絶対時刻
(速度推定の `t_ref` を t0 に渡せば交点の時刻がカメラの時計で出る)。
`model` = "coulomb"(a = μg、停止あり)/ "viscous"(a = (c/m) v、Challenge の MJCF の減衰)/ "none"(摩擦なし)。
壁に当たる時刻は d(τ) = 必要距離 の閉形式解(二次方程式か対数)。`goals=True` なら端の壁の |y| < goal_half は
ゴール(そこで終わる、event "goal")。速さが 0 になれば "stop"、時間切れは "end"。
返り値 `{"segments": [{"t0","t1","p0","v0","u","s0","event"}, …], "t_end", "p_end", "v_end", "n_bounces", "events"}`。
経路の位置は :func:puck_state_at。鏡映法(:func:puck_mirror_path、摩擦なし・e = kₜ = 1)と 1e-9 で一致(門)。
• 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_air_hockey_intercept — py -3.11 examples/poc_air_hockey_intercept.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
puck)puck_table · puck_wall_bounce · puck_state_at · puck_crossing_point · puck_mirror_path · puck_stop_distance · puck_camera · puck_pinhole_camera
*Provenance: puck.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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