balltrack op• Data kinds: points → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.kalman_ca(z, dt: 'float', *, q: 'float' = 1.0, r: 'float' = 1.0, x0=None, P0: 'float' = 1000.0) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import balltrack; balltrack.kalman_ca(z, dt: 'float', *, q: 'float' = 1.0, r: 'float' = 1.0, x0=None, P0: 'float' = 1000.0) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsdrive.get("kalman_ca"))
constant-acceleration model वाला Kalman filter (position observations (N, D), state = position, velocity, acceleration × D)।
वापसी मान {"x" (N, 3D) 更新後, "x_pred" (N, 3D) 予測, "P" (N, 3D, 3D), "innovation" (N, D)}। q = त्वरण के परिवर्तन का प्रसरण (श्वेत jerk), r = प्रेक्षण का प्रसरण। परवलय का वास्तविक मान देने पर (मॉडल सटीक है) अभिसरण के बाद इनोवेशन → 0, और r → 0 पर अद्यतन के बाद की स्थिति = प्रेक्षण (गेट)। NaN प्रेक्षण पर केवल पूर्वानुमान (लुप्त माप)।
• 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_air_hockey_intercept — py -3.11 examples/poc_air_hockey_intercept.py
• poc_ball_bounce — py -3.11 examples/poc_ball_bounce.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
balltrack)ball_detect · ball_track · triangulate_dlt · track_triangulate · bounce_detect · marker_direction · spin_from_markers · spin_from_marker_sequence
*Provenance: balltrack.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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