puck_velocity_estimate — DRIVE puck op

• 데이터 종류: signal × matrix × table → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.puck_velocity_estimate(t, xy, table: 'dict', *, model: 'str' = 'coulomb', t_ref=None, iters: 'int' = 3) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import puck; puck.puck_velocity_estimate(t, xy, table: 'dict', *, model: 'str' = 'coulomb', t_ref=None, iters: 'int' = 3) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("puck_velocity_estimate"))

사용법

> 이 연산자의 설명은 아직 번역이 없습니다. 원문을 그대로 싣습니다.

N 点の位置から速度を最小二乗で: 向き û を固定した等減速模型 p(τ) = p_ref + v_ref τ − ½ μg τ² û(τ = t − t_ref)。

û は v_ref から取るので 3 回反復(初期値 = 端点の差)。"viscous" は基底 (1 − e^{−kτ})/k で線形、"none" は直線。

雑音の見積り: 残差から σ_pos、(AᵀA)⁻¹ から v_ref の分散(`sigma_v`、等方)。返り値

`{"p_ref","v_ref","speed","u","t_ref","sigma_pos","sigma_v","sigma_p","resid_rms","n","model"}`。N < 3 は ValueError。

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• poc_air_hockey_intercept — py -3.11 examples/poc_air_hockey_intercept.py

타입이 이어지는 다음 연산자(table 를 입력으로 받는 것)

course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same

같은 카테고리(puck)

puck_table · puck_wall_bounce · puck_slide_predict · puck_state_at · puck_crossing_point · puck_mirror_path · puck_stop_distance · puck_camera

*Provenance: puck.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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