ball op• Data kinds: signal × points × table → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.flight_fit(t, p, omega, bp: 'dict', *, iters: 'int' = 12, dt: 'float' = 0.001) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import ballistics; ballistics.flight_fit(t, p, omega, bp: 'dict', *, iters: 'int' = 12, dt: 'float' = 0.001) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsdrive.get("flight_fit"))
observations (t_i, p_i) (बिना उछाल वाला अंतराल) पर drag + Magnus (ω ज्ञात) के गति समीकरणों को प्रारंभिक state (p₀, v₀) के 6 parameters से Gauss–Newton (finite-difference Jacobian) द्वारा fit करता है। parabola fit drag और Magnus को g और v₀ में सोख लेता है, इसलिए उसका prediction मुड़ जाता है —— यह पहले के कार्यों के "aerodynamic model के साथ tracking" के समकक्ष है। return value {"p0", "v0", "rms", "iters", "t0"} (p₀ और v₀, t = t[0] पर state हैं)। ground truth trajectory देने पर 1e-9 तक वापस मिलती 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
• poc_table_tennis_bounce — py -3.11 examples/poc_table_tennis_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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