kalman_ca — DRIVE balltrack op

• 데이터 종류: points → table

• 호출: 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'(구현을 직접 호출하려면 import balltrack; balltrack.kalman_ca(z, dt: 'float', *, q: 'float' = 1.0, r: 'float' = 1.0, x0=None, P0: 'float' = 1000.0) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("kalman_ca"))

사용법

등가속도 모델의 Kalman 필터(위치 관측 (N, D), 상태 = 위치·속도·가속도 × D).

반환값 {"x" (N, 3D) 更新後, "x_pred" (N, 3D) 予測, "P" (N, 3D, 3D), "innovation" (N, D)}. q = 가속도 변화의 분산(백색 저크), r = 관측의 분산. 포물선의 참값을 넣으면(모델이 엄밀하므로) 수렴 후의신식(innovation) → 0, r → 0 에서 갱신 후 위치 = 관측(게이트). NaN 관측은 예측만(결측).

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• poc_air_hockey_intercept — py -3.11 examples/poc_air_hockey_intercept.py

• poc_ball_bounce — py -3.11 examples/poc_ball_bounce.py

타입이 이어지는 다음 연산자(table 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(balltrack)

ball_detect · ball_track · triangulate_dlt · track_triangulate · bounce_detect · marker_direction · spin_from_markers · spin_from_marker_sequence

*Provenance: balltrack.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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