parabola_fit_g — DRIVE `kendama` op

• Data kinds: कोई नहीं → table (केवल arguments से तय होने वाला op — यह कोई image या data input नहीं लेता)

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.parabola_fit_g(t, P, *, g: 'float' = 9.81, t_ref: 'float' = None) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import kendama; kendama.parabola_fit_g(t, P, *, g: 'float' = 9.81, t_ref: 'float' = None) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsdrive.get("parabola_fit_g"))

उपयोग

gravity g (−z) को ज्ञात मानकर parabola p(t) = p_r + v_r (t − t_ref) − ½ g (t − t_ref)² ẑ को least squares से fit करता है (6 अज्ञात = position और velocity)।

> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।

t (N,)、P (N, 3)(NaN の行は飛ばす)。t_ref 既定 = 使った最後の時刻(= その瞬間の状態を返す)。各軸は [1, t − t_ref] の線形最小二乗(z は ½ g (t − t_ref)² を足してから)。返り値 {"p", "v", "t_ref", "rms" (残差の RMS [m]), "n"}。有効な点が 2 未満・時刻が全部同じ・g ≤ 0 は ValueError。真空の正確な標本なら (p, v) を丸め誤差で戻す(門)。

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• 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।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• (अभी कुछ नहीं)

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (`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

इसी category के (`kendama`)

kendama_params · elliptic_k_agm · pendulum_period_exact · pendulum_launch_speed · pendulum_rod_simulate · tether_tension_fixed · tether_slack_angle · swing_up_plan

*Provenance: kendama.py — DRIVE operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

parabola_fit_g — DRIVE kendama op