puck op• Data kinds: table × table × signal × signal → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.puck_synth_frames(table: 'dict', cam: 'dict', p0, v0, *, fps: 'float' = 120.0, n_frames: 'int' = 24, exposure: 'float' = 0.0, noise: 'float' = 0.0, rng=None, model: 'str' = 'coulomb') -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import puck; puck.puck_synth_frames(table: 'dict', cam: 'dict', p0, v0, *, fps: 'float' = 120.0, n_frames: 'int' = 24, exposure: 'float' = 0.0, noise: 'float' = 0.0, rng=None, model: 'str' = 'coulomb') -> 'dict', registry से लेना हो तो opsdrive.get("puck_synth_frames"))
synthetic frame sequence और ground truth: closed-form रास्ते (puck_slide_predict) को fps पर sample करके puck_render_frame से बनाता है।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
返り値 {"frames" [N], "t" (N,), "truth_xy" (N,2) 露光始めの位置, "truth_v" (N,2), "truth_px" (N,2), "pred", "cam", "fps", "exposure"}。
• 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_air_hockey_intercept — py -3.11 examples/poc_air_hockey_intercept.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
puck)puck_table · puck_wall_bounce · puck_slide_predict · puck_state_at · puck_crossing_point · puck_mirror_path · puck_stop_distance · puck_camera
*Provenance: puck.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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