kalman_ca — DRIVE `balltrack` op

• Data kinds: points → table

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.kalman_ca(z, dt: 'float', *, q: 'float' = 1.0, r: 'float' = 1.0, x0=None, P0: 'float' = 1000.0) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import balltrack; balltrack.kalman_ca(z, dt: 'float', *, q: 'float' = 1.0, r: 'float' = 1.0, x0=None, P0: 'float' = 1000.0) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsdrive.get("kalman_ca"))

उपयोग

constant-acceleration model वाला Kalman filter (position observations (N, D), state = position, velocity, acceleration × D)।

> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।

返り値 {"x" (N, 3D) 更新後, "x_pred" (N, 3D) 予測, "P" (N, 3D, 3D), "innovation" (N, D)}。q = 加速度の変化の分散(白色ジャーク)、r = 観測の分散。放物線の真値を入れると(モデルが厳密なので)収束後の新息 → 0、r → 0 で更新後の位置 = 観測(門)。NaN の観測は予測だけ(欠測)。

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• 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।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• poc_air_hockey_intercept — py -3.11 examples/poc_air_hockey_intercept.py

• poc_ball_bounce — py -3.11 examples/poc_ball_bounce.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (`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

इसी category के (`balltrack`)

ball_detect · ball_track · triangulate_dlt · track_triangulate · bounce_detect · marker_direction · spin_from_markers · spin_from_marker_sequence

*Provenance: balltrack.py — DRIVE operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

kalman_ca — DRIVE balltrack op