racket op• Data kinds: table × table × table → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.rally_simulate(bp: 'dict', rp: 'dict', tp: 'dict', *, perceive=None, strategies=None, retries: 'int' = 6, x_racket: 'float' = 1.55, hit_height=(0.05, 0.45), T_flight: 'float' = 0.42, target_x: 'float' = 0.75, max_hits: 'int' = 60, dt: 'float' = 0.0002, fps: 'float' = 100.0, seed: 'int' = 0, y_jitter: 'float' = 0.25, plan_spin: 'bool' = True, table_ip=None, replan_every: 'int' = 5) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import racket; racket.rally_simulate(bp: 'dict', rp: 'dict', tp: 'dict', *, perceive=None, strategies=None, retries: 'int' = 6, x_racket: 'float' = 1.55, hit_height=(0.05, 0.45), T_flight: 'float' = 0.42, target_x: 'float' = 0.75, max_hits: 'int' = 60, dt: 'float' = 0.0002, fps: 'float' = 100.0, seed: 'int' = 0, y_jitter: 'float' = 0.25, plan_spin: 'bool' = True, table_ip=None, replan_every: 'int' = 5) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsdrive.get("rally_simulate"))
2 rackets (x = −x_r और +x_r पर, blades प्रतिद्वंद्वी की ओर) आपस में rally करते हैं।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
各コマ(1/fps)で受け手側の知覚 perceive(t, p, v, ω) が球の状態を返し、そこから運動方程式 + 台の跳ねで自分の面 x = ±x_r への到達点・時刻を予測してラケットを動かす(上限つき)。球が面に届いたら、相手コートの (∓target_x, y*) に T_flight で落ちる速度を狙って打つ(y* は乱数、plan_spin なら打球後のスピンを込みで狙いを合わせる)。strategies = (side 0 の戦略, side 1 の戦略)(None なら両方 strategy_feeder)。retries > 0 なら打つ前に shot_is_legal で先読みし、外す狙いは巻き戻して別の狙い(戦略を引き直す)でやり直す。返り値 {"hits", "end_reason", "shots": [...], "t", "p" (N,3), "racket_pos" (N,2,3), "hit_times", "rewinds"}。
• 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।
• poc_ball_bounce — py -3.11 examples/poc_ball_bounce.py
• poc_table_tennis_rally_loop — py -3.11 examples/poc_table_tennis_rally_loop.py
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
racket)racket_params · racket_impact · racket_hit_check · aim_velocity · racket_plan · racket_move · strategy_attacker · strategy_feeder
*Provenance: racket.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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