fit_aero — DRIVE ball op

• 資料種類:signal × points × table → table

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.fit_aero(t, p, omega, bp: 'dict', *, iters: 'int' = 15, dt: 'float' = 0.001) -> 'dict'(要直接呼叫實作,import ballistics; ballistics.fit_aero(t, p, omega, bp: 'dict', *, iters: 'int' = 15, dt: 'float' = 0.001) -> 'dict';從台帳取用則 opsdrive.get("fit_aero"))

用法

從軌跡連同空氣動力係數一起辨識：以 Gauss–Newton 求 (p₀, v₀, C_d, C_L) 的 8 個參數(ω 已知，C_L 作為常數擬合)。阻力與速度的 2 次方成比例，馬格努斯與 ω × v 成比例，因此除非軌跡為非直線(有旋轉、夠長)，否則 C_L 難以確定(與 rms 一起回傳 cond = Jacobian 的條件數，可據此判斷)。回傳值 {"p0", "v0", "cd", "cl", "rms", "cond", "iters"}。對真值軌跡(以常數 C_L 產生)可在 1e-6 內還原(門檻)。

參考(範例資料、文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• (尚無)

型別可銜接的下一個運算子(可接受 table 作為輸入)

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

同類別(ball)

ball_params · impact_params · flight_vacuum · flight_ode · flight_simulate · flight_state_at · magnus_lift_coefficient · drag_coefficient_sphere

*Provenance: ballistics.py — DRIVE 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

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