ball op• Data kinds: signal × points → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.fit_parabola(t, p) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import ballistics; ballistics.fit_parabola(t, p) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsdrive.get("fit_parabola"))
observations (t_i, p_i) पर p = p₀ + v₀ t − ½ g t² ẑ को least squares से fit करता है (linear, closed form)। {"p0", "v0", "g", "rms"}। vacuum का ground truth 1e-9 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।
• poc_ball_bounce — py -3.11 examples/poc_ball_bounce.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
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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