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"))
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)।
t (N,), P (N, 3) (NaN वाली पंक्तियाँ छोड़ी जाती हैं)। t_ref डिफ़ॉल्ट = उपयोग किया गया अंतिम समय (= उस क्षण की अवस्था लौटाता है)। प्रत्येक अक्ष [1, t − t_ref] पर रैखिक न्यूनतम वर्ग है (z में पहले ½ g (t − t_ref)² जोड़कर)। रिटर्न {"p", "v", "t_ref", "rms" (残差の RMS [m]), "n"}। 2 से कम मान्य बिंदु, सभी समय समान, या g ≤ 0 पर ValueError। निर्वात के सटीक नमूनों पर (p, v) पूर्णांकन त्रुटि तक वापस मिलता है (गेट)।
• 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।
• gallery_drive_kendama_racket — py -3.11 examples/gallery_drive_kendama_racket.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
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)।*
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.