kendama op• 데이터 종류: 없음 → table(인자만으로 정해지는 연산자 —— 이미지나 데이터 입력을 받지 않습니다)
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.parabola_fit_g(t, P, *, g: 'float' = 9.81, t_ref: 'float' = None) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import kendama; kendama.parabola_fit_g(t, P, *, g: 'float' = 9.81, t_ref: 'float' = None) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("parabola_fit_g"))
중력 g(−z)를 기지로 한 포물선 p(t) = p_r + v_r (t − t_ref) − ½ g (t − t_ref)² ẑ를 최소제곱으로 피팅합니다(미지수 6 = 위치와 속도).
t (N,), P (N, 3)(NaN 행은 건너뛴다). t_ref 기본값 = 사용한 마지막 시각(= 그 순간의 상태를 반환). 각 축은 [1, t − t_ref] 의 선형 최소제곱(z 는 ½ g (t − t_ref)² 를 더한 뒤). 반환값 {"p", "v", "t_ref", "rms" (残差の RMS [m]), "n"}. 유효한 점이 2 미만·시각이 모두 같음·g ≤ 0 은 ValueError. 진공의 정확한 표본이면 (p, v) 를 반올림 오차 수준으로 되돌린다(게이트).
• 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.
• gallery_drive_kendama_racket — py -3.11 examples/gallery_drive_kendama_racket.py
table 를 입력으로 받는 것)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
kendama)kendama_params · elliptic_k_agm · pendulum_period_exact · pendulum_launch_speed · pendulum_rod_simulate · tether_tension_fixed · tether_slack_angle · swing_up_plan
*Provenance: kendama.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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