puck op• Data kinds: signal × matrix × table → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.puck_velocity_estimate(t, xy, table: 'dict', *, model: 'str' = 'coulomb', t_ref=None, iters: 'int' = 3) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import puck; puck.puck_velocity_estimate(t, xy, table: 'dict', *, model: 'str' = 'coulomb', t_ref=None, iters: 'int' = 3) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsdrive.get("puck_velocity_estimate"))
N positions से least squares द्वारा velocity: स्थिर दिशा û वाला uniform-deceleration model p(τ) = p_ref + v_ref τ − ½ μg τ² û (τ = t − t_ref)।
û को v_ref से लिया जाता है, इसलिए 3 बार पुनरावृत्ति होती है (प्रारंभिक मान = अंत-बिंदुओं का अंतर)। "viscous" आधार (1 − e^{−kτ})/k में रैखिक है, "none" सीधी रेखा है। शोर का अनुमान: अवशेषों से σ_pos, (AᵀA)⁻¹ से v_ref का प्रसरण (sigma_v, समदैशिक)। रिटर्न मान {"p_ref","v_ref","speed","u","t_ref","sigma_pos","sigma_v","sigma_p","resid_rms","n","model"}। N < 3 पर ValueError।
• 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
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
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 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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