ball op• Data kinds: table → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.fit_bounce(v_in, omega_in, v_out, omega_out, normal, bp: 'dict') -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import ballistics; ballistics.fit_bounce(v_in, omega_in, v_out, omega_out, normal, bp: 'dict') -> 'dict', registry से लेना हो तो opsdrive.get("fit_bounce"))
उछाल से पहले और बाद के (v, ω) से (e, μ) closed form में वापस निकालता है (identification)। e = −v_n'/v_n। tangential impulse J_t = m(v_t' − v_t) के परिमाण और J_n = m(v_n' − v_n) का अनुपात μ है —— लगातार फिसलने वाले regime में बराबरी, बीच में rolling पर चले जाने वाले (grip) regime में lower bound (μ ≥ |J_t|/J_n)। कौन सा है, यह इससे पता चलता है कि उछाल के बाद contact बिंदु की slip velocity 0 है या नहीं (grip)। return value {"e", "mu", "mu_is_lower_bound", "regime", "J_n", "J_t"}।
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
• (अभी कुछ नहीं)
table को input के रूप में लेते हैं)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. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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