ball op• 데이터 종류: signal × points × table → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.flight_fit(t, p, omega, bp: 'dict', *, iters: 'int' = 12, dt: 'float' = 0.001) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import ballistics; ballistics.flight_fit(t, p, omega, bp: 'dict', *, iters: 'int' = 12, dt: 'float' = 0.001) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("flight_fit"))
관측 (t_i, p_i)(바운드를 포함하지 않는 구간)에 항력 + 마그누스(ω 기지)의 운동 방정식을 초기 상태 (p₀, v₀)의 6개 매개변수로 Gauss–Newton(유한 차분 야코비안)으로 피팅합니다. 포물선 피팅은 항력·마그누스를 g와 v₀에 흡수하므로 예측이 휘어집니다 — 이쪽은 선행 연구의 "공력 모델을 갖춘 추적"에 해당합니다. 반환값 {"p0", "v0", "rms", "iters", "t0"}(p₀·v₀는 t = t[0]에서의 상태). 참값 궤적을 넣으면 1e-9로 복원됩니다(게이트).
• 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_ball_bounce — py -3.11 examples/poc_ball_bounce.py
• poc_table_tennis_bounce — py -3.11 examples/poc_table_tennis_bounce.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).*
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.