balltrack op• 데이터 종류: points × points → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.spin_from_markers(dirs0, dirs1, dt: 'float') -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import balltrack; balltrack.spin_from_markers(dirs0, dirs1, dt: 'float') -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("spin_from_markers"))
마커 방향의 쌍(전 (M, 3), 후 (M, 3), 단위 벡터)으로부터 각속도 벡터 ω [rad/s]를 구합니다.
M ≥ 2 이면 Kabsch(SVD)로 회전 R 을 맞추고, 회전각 θ 와 축에서 ω = θ/dt·축(알려진 ω 로 회전시킨 방향을 넣으면 1e-9 로 되돌아온다 = 게이트). M = 1 이면 d₀ → d₁ 의 최소 회전(축 = d₀ × d₁)을 반환한다("full" = False): 마커 방향 둘레의 성분은 원리적으로 결정되지 않으며, 프레임 간 회전각이 크면 ω 의 직교 성분의 근사로서도 빗나간다(마커는 ω 축 둘레의 소원을 그리므로 최소 회전의 대원과 다르다).
솔직히: 마커 하나로 ω 를 구하려면 dt 를 작게(회전각 ≪ 1 rad), 그래도 축 둘레 성분은 다른 마커가 필요하다. 반환값 {"omega", "angle", "axis", "R", "full", "rms"}.
• 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
table 를 입력으로 받는 것)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
balltrack)ball_detect · ball_track · kalman_ca · triangulate_dlt · track_triangulate · bounce_detect · marker_direction · spin_from_marker_sequence
*Provenance: balltrack.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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