ball op• Data kinds: signal × points × table → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.fit_aero(t, p, omega, bp: 'dict', *, iters: 'int' = 15, dt: 'float' = 0.001) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import ballistics; ballistics.fit_aero(t, p, omega, bp: 'dict', *, iters: 'int' = 15, dt: 'float' = 0.001) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsdrive.get("fit_aero"))
trajectory से aerodynamic coefficients भी पहचानता है: (p₀, v₀, C_d, C_L) के 8 parameters Gauss–Newton से (ω ज्ञात, C_L को constant मानकर fit)। drag गति के 2nd power के साथ और Magnus ω × v के साथ चलता है, इसलिए जब तक trajectory सीधी न हो (spin के साथ, पर्याप्त लंबी) तब तक C_L तय करना कठिन है (rms के साथ cond = Jacobian का condition number लौटाया जाता है, उससे पता चलता है)। return value {"p0", "v0", "cd", "cl", "rms", "cond", "iters"}। ground truth trajectory (constant C_L से बनी) के लिए 1e-6 तक वापस मिलता है (gate)।
• 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।
• (अभी कुछ नहीं)
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
ball)ball_params · impact_params · flight_vacuum · flight_ode · flight_simulate · flight_state_at · magnus_lift_coefficient · drag_coefficient_sphere
*Provenance: ballistics.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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