puck op• 데이터 종류: signal × signal × table × scalar → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.puck_slide_predict(p0, v0, table: 'dict', t_end: 'float', *, model: 'str' = 'coulomb', max_bounces: 'int' = 50, goals: 'bool' = True, t0: 'float' = 0.0) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import puck; puck.puck_slide_predict(p0, v0, table: 'dict', t_end: 'float', *, model: 'str' = 'coulomb', max_bounces: 'int' = 50, goals: 'bool' = True, t0: 'float' = 0.0) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("puck_slide_predict"))
퍽의 경로를 닫힌 식으로 잇습니다: 구간(벽에서 벽)마다 방향 일정·등감속, 벽에서 puck_wall_bounce.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
時計: p₀・v₀ は時刻 t0(既定 0)の状態、t_end はそこからの長さ。区間の時刻と交点の時刻は t0 を含む絶対時刻 (速度推定の t_ref を t0 に渡せば交点の時刻がカメラの時計で出る)。model = "coulomb"(a = μg、停止あり)/ "viscous"(a = (c/m) v、Challenge の MJCF の減衰)/ "none"(摩擦なし)。壁に当たる時刻は d(τ) = 必要距離 の閉形式解(二次方程式か対数)。goals=True なら端の壁の |y| < goal_half はゴール(そこで終わる、event "goal")。速さが 0 になれば "stop"、時間切れは "end"。返り値 {"segments": [{"t0","t1","p0","v0","u","s0","event"}, …], "t_end", "p_end", "v_end", "n_bounces", "events"}。
経路の位置は puck_state_at。鏡映法(puck_mirror_path、摩擦なし・e = kₜ = 1)と 1e-9 で一致(門)。
• 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_air_hockey_intercept — py -3.11 examples/poc_air_hockey_intercept.py
table 를 입력으로 받는 것)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
puck)puck_table · puck_wall_bounce · puck_state_at · puck_crossing_point · puck_mirror_path · puck_stop_distance · puck_camera · puck_pinhole_camera
*Provenance: puck.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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