diabolo op• Datenarten: any × table × table → table
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.diabolo_track(frames, cam: 'dict', params: 'dict') -> 'dict' (die Implementierung direkt: import diabolo; diabolo.diabolo_track(frames, cam: 'dict', params: 'dict') -> 'dict'; aus dem Register: opsdrive.get("diabolo_track"))
Frame-Folge → Diabolo-Mittelpunkt (N, 3), Achse (N, 3), Alarm ok (N,) und Residuum (N,). Pro Frame diabolo_axis_from_image (ohne Lernen, ohne Rückgriff auf den vorherigen Frame). Nicht schätzbare Frames erhalten NaN mit ok = False. Raises ValueError: Frame-Folge leer oder keine Folge.
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.
• poc_diabolo_model_and_vision — py -3.11 examples/poc_diabolo_model_and_vision.py
table als Eingabe)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
diabolo)diabolo_params · diabolo_spheroid · spheroid_closest · diabolo_dynamics_step · diabolo_simulate · diabolo_state_sequence · diabolo_throw_catch_truth · string_tension_static
*Provenance: diabolo.py — DRIVE Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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