diabolo op• 데이터 종류: signal × signal × scalar × scalar → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.diabolo_spin_from_markers(phases, smears, dt: 'float', exposure: 'float', *, use_smear: 'bool' = True) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import diabolo; diabolo.diabolo_spin_from_markers(phases, smears, dt: 'float', exposure: 'float', *, use_smear: 'bool' = True) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("diabolo_spin_from_markers"))
프레임별 위상 ψ_k(mod 2π)와 블러의 호 폭 → 회전 속도 ω, 단위 rad/s(축 주위, 오른나사).
이웃 프레임의 차이를 (−π, π] 로 감싸면 |ω| dt < π 까지만 읽을 수 있다(나이퀴스트에서 접힘, 바퀴 착시). use_smear 이면호의 폭 / 노출 = |ω| 의 대략값으로 2π k 의 가지를 고른다(접히지 않는 대략값 × 접히는 정밀값). 가지 간격 2π/dt 에 대해 호 폭의오차가 절반보다 작다는 것을 전제로 한다. 반환 {"omega", "omega_wrapped", "omega_smear", "branch"}. Raises ValueError: 위상이 2 프레임 미만, 길이가 다름, dt ≤ 0, 노출 < 0, 유한하지 않은 값.
• 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_diabolo_model_and_vision — py -3.11 examples/poc_diabolo_model_and_vision.py
table 를 입력으로 받는 것)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
diabolo)diabolo_params · diabolo_spheroid · spheroid_closest · diabolo_dynamics_step · diabolo_simulate · diabolo_state_sequence · diabolo_throw_catch_truth · string_tension_static
*Provenance: diabolo.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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