ball op• データ種: signal × points × table → table
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.fit_spin(t, p, bp: 'dict', *, omega0=None, omega_max: 'float' = 1000.0, iters: 'int' = 20, dt: 'float' = 0.001) -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import ballistics; ballistics.fit_spin(t, p, bp: 'dict', *, omega0=None, omega_max: 'float' = 1000.0, iters: 'int' = 20, dt: 'float' = 0.001) -> 'dict'、台帳から引くなら opsdrive.get("fit_spin"))
曲がり方から回転を読む: 軌跡 (t_i, p_i)(跳ねを含まない区間)に、抗力 + マグヌスの運動方程式を(p₀, v₀, ω) の 9 パラメータで Gauss–Newton で当てる(空力係数は bp の値 = 既知とする)。
マグヌスの力は ω × v なので、ω の v に平行な成分は力を生まず、軌跡からは決まらない(進行方向を軸にした回転 = 横回転の一部)。飛ぶうちに v の向きが変わるので完全に不定ではないが弱い。返り値の omega_perp = 初速に垂直な成分(読める部分)、cond = ヤコビアンの条件数、omega_axial_sensitivity = 平行成分を 1 rad/s 動かしたときの軌跡の変化の rms [m] (小さいほど読めない)。返り値 {"p0", "v0", "omega", "omega_perp", "rms", "cond", "omega_axial_sensitivity", "iters", "t0"}。真値の軌跡を入れると 1e-3 rad/s で戻る(門)。模様から測った角速度(balltrack.spin_from_markers)と独立な第 2 の測り方になる。
omega_max [rad/s] = 回転の大きさの上限(各歩の後にこの球へ射影する)。★スピン比の模型 C_L = 1/(2 + 1/S) は回転が大きいと 0.5 で頭打ちになるので、力が足りないと見た当てはめは |ω| を際限なく大きくできる(大きさが決まらない)。軌跡が短く雑音が勝つと 1e5 rad/s へ走った(2026-09-30)。既定 1000 rad/s ≈ 160 回転/秒(強打の上限より上)。返り値の at_bound が True なら上限に張り付いた = 大きさは読めていない。
• 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。
• poc_table_tennis_spin — py -3.11 examples/poc_table_tennis_spin.py
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
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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