ball op• Datenarten: signal × points × table → table
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.fit_aero(t, p, omega, bp: 'dict', *, iters: 'int' = 15, dt: 'float' = 0.001) -> 'dict' (die Implementierung direkt: import ballistics; ballistics.fit_aero(t, p, omega, bp: 'dict', *, iters: 'int' = 15, dt: 'float' = 0.001) -> 'dict'; aus dem Register: opsdrive.get("fit_aero"))
Identifiziert aus einer Trajektorie auch die aerodynamischen Beiwerte: die 8 Parameter (p₀, v₀, C_d, C_L) per Gauss–Newton (ω bekannt, C_L als Konstante angepasst). Der Luftwiderstand geht mit der 2. Potenz der Geschwindigkeit, Magnus mit ω × v; daher ist C_L nur bei nicht geradliniger Trajektorie (mit Spin, ausreichend lang) gut bestimmbar (zusammen mit rms wird cond = Konditionszahl der Jacobi-Matrix zurückgegeben, daran erkennt man es). Rückgabewert {"p0", "v0", "cd", "cl", "rms", "cond", "iters"}. Bei einer Ground-Truth-Trajektorie (mit konstantem C_L erzeugt) Wiederherstellung auf 1e-6 (Gate).
• 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.
• (noch keine)
table als Eingabe)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
ball)ball_params · impact_params · flight_vacuum · flight_ode · flight_simulate · flight_state_at · magnus_lift_coefficient · drag_coefficient_sphere
*Provenance: ballistics.py — DRIVE Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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