puck_velocity_estimate — DRIVE puck op

• データ種: signal × matrix × table → table

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.puck_velocity_estimate(t, xy, table: 'dict', *, model: 'str' = 'coulomb', t_ref=None, iters: 'int' = 3) -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import puck; puck.puck_velocity_estimate(t, xy, table: 'dict', *, model: 'str' = 'coulomb', t_ref=None, iters: 'int' = 3) -> 'dict'、台帳から引くなら opsdrive.get("puck_velocity_estimate"))

使い方

N 点の位置から速度を最小二乗で: 向き û を固定した等減速模型 p(τ) = p_ref + v_ref τ − ½ μg τ² û(τ = t − t_ref)。

û は v_ref から取るので 3 回反復(初期値 = 端点の差)。"viscous" は基底 (1 − e^{−kτ})/k で線形、"none" は直線。

雑音の見積り: 残差から σ_pos、(AᵀA)⁻¹ から v_ref の分散(sigma_v、等方)。返り値 {"p_ref","v_ref","speed","u","t_ref","sigma_pos","sigma_v","sigma_p","resid_rms","n","model"}。N < 3 は ValueError。

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• poc_air_hockey_intercept — py -3.11 examples/poc_air_hockey_intercept.py

型が繋がる次の op(table を入力に取れる)

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

同カテゴリ(puck)

puck_table · puck_wall_bounce · puck_slide_predict · puck_state_at · puck_crossing_point · puck_mirror_path · puck_stop_distance · puck_camera

*Provenance: puck.py — DRIVE operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

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