ball op• 데이터 종류: signal × points × table → table
• 호출: 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'(구현을 직접 호출하려면 import ballistics; ballistics.fit_spin(t, p, bp: 'dict', *, omega0=None, omega_max: 'float' = 1000.0, iters: 'int' = 20, dt: 'float' = 0.001) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("fit_spin"))
휘는 방식으로부터 회전을 읽습니다: 궤적 (t_i, p_i)(바운드를 포함하지 않는 구간)에 항력 + 마그누스의 운동 방정식을 (p₀, v₀, ω)의 9개 매개변수로 Gauss–Newton으로 피팅합니다(공력 계수는 bp의 값 = 기지로 가정).
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
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。
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
• poc_table_tennis_spin — py -3.11 examples/poc_table_tennis_spin.py
table 를 입력으로 받는 것)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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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