ball op• Datenarten: signal × points × table → table
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.flight_fit(t, p, omega, bp: 'dict', *, iters: 'int' = 12, dt: 'float' = 0.001) -> 'dict' (die Implementierung direkt: import ballistics; ballistics.flight_fit(t, p, omega, bp: 'dict', *, iters: 'int' = 12, dt: 'float' = 0.001) -> 'dict'; aus dem Register: opsdrive.get("flight_fit"))
Passt die Bewegungsgleichungen mit Luftwiderstand + Magnus (ω bekannt) an Beobachtungen (t_i, p_i) (ein Intervall ohne Abpraller) mit den 6 Parametern des Anfangszustands (p₀, v₀) per Gauss–Newton an (Jacobi-Matrix aus finiten Differenzen). Eine Parabelanpassung schluckt Luftwiderstand und Magnus in g und v₀, sodass die Vorhersage abknickt — diese Funktion entspricht dem "Tracking mit aerodynamischem Modell" der Vorarbeiten. Rückgabewert {"p0", "v0", "rms", "iters", "t0"} (p₀ und v₀ sind der Zustand bei t = t[0]). Mit einer Ground-Truth-Trajektorie wird diese auf 1e-9 wiederhergestellt (Gate).
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.
• poc_ball_bounce — py -3.11 examples/poc_ball_bounce.py
• poc_table_tennis_bounce — py -3.11 examples/poc_table_tennis_bounce.py
table als Eingabe)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. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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