racket_plan — DRIVE `racket` op

• Datenarten: table × table → table

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.racket_plan(v_in, omega_in, v_out, bp: 'dict', rp: 'dict', refine: 'int' = 8) -> 'dict' (die Implementierung direkt: import racket; racket.racket_plan(v_in, omega_in, v_out, bp: 'dict', rp: 'dict', refine: 'int' = 8) -> 'dict'; aus dem Register: opsdrive.get("racket_plan"))

Verwendung

Schlägernormale n und Geschwindigkeit v_r (in Normalenrichtung), die das gewünschte v_out erzeugen. Ausgehend von der geschlossenen Form mit Reibung 0 n ∝ v_out − v_in, v_r·n = |Δv|/(1+e) + v_in·n wird refine-mal mit dem tatsächlichen Stoß (einschließlich Reibung und Spin) iteriert. Rückgabewert {"normal", "v_racket", "v_out_actual", "omega_out", "residual"}. ValueError bei Δv ≈ 0.

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• 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.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• poc_table_tennis_rally_loop — py -3.11 examples/poc_table_tennis_rally_loop.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `table` als Eingabe)

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

Gleiche Kategorie (`racket`)

racket_params · racket_impact · racket_hit_check · aim_velocity · racket_move · strategy_attacker · strategy_feeder · shot_is_legal

*Provenance: racket.py — DRIVE Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

racket_plan — DRIVE racket op