fit_aero — DRIVE ball op

• データ種: signal × points × table → table

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.fit_aero(t, p, omega, bp: 'dict', *, iters: 'int' = 15, dt: 'float' = 0.001) -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import ballistics; ballistics.fit_aero(t, p, omega, bp: 'dict', *, iters: 'int' = 15, dt: 'float' = 0.001) -> 'dict'、台帳から引くなら opsdrive.get("fit_aero"))

使い方

軌跡から 空力係数も 同定する: (p₀, v₀, C_d, C_L) の 8 パラメータを Gauss–Newton(ω は既知、C_L は定数として当てる)。抗力は速さの 2 乗、マグヌスは ω × v なので、直線的でない軌跡(スピンあり・十分な長さ)でないと C_L は決まりにくい(rms と一緒に cond = ヤコビアンの条件数を返すので、それで判る)。返り値 {"p0", "v0", "cd", "cl", "rms", "cond", "iters"}。真値の軌跡(C_L 定数で作った)なら 1e-6 で戻る(門)。

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• (まだありません)

型が繋がる次の op(table を入力に取れる)

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

同カテゴリ(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. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

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