puck op• 데이터 종류: any × signal × table → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.striker_plan(crossing, q_now, link: 'dict', *, omega_max: 'float' = 6.0, t_now: 'float' = 0.0, margin: 'float' = 0.0) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import puck; puck.striker_plan(crossing, q_now, link: 'dict', *, omega_max: 'float' = 6.0, t_now: 'float' = 0.0, margin: 'float' = 0.0) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("striker_plan"))
타점 계획(규칙 기반): 예측한 교점에 대해 IK로 관절각을 구하고, 각 서보를 일정 각속도 ≤ ω_max로 움직입니다. 소요 시간 = max|Δq|/ω_max. 교점 도착보다 먼저 도달하면 feasible. 반환값 {"feasible","reason","q_target","dq","t_move","t_arrive","t_cross","E"}, reason ∈ {"ok","no_crossing","unreachable","too_late"}. crossing = puck_crossing_point의 반환값(None 가능). ω_max = 6 rad/s의 기본값은 가정입니다.
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
• poc_air_hockey_intercept — py -3.11 examples/poc_air_hockey_intercept.py
table 를 입력으로 받는 것)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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