kalman_ca — DRIVE `balltrack` op

• Datenarten: points → table

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.kalman_ca(z, dt: 'float', *, q: 'float' = 1.0, r: 'float' = 1.0, x0=None, P0: 'float' = 1000.0) -> 'dict' (die Implementierung direkt: import balltrack; balltrack.kalman_ca(z, dt: 'float', *, q: 'float' = 1.0, r: 'float' = 1.0, x0=None, P0: 'float' = 1000.0) -> 'dict'; aus dem Register: opsdrive.get("kalman_ca"))

Verwendung

> Für diesen Operator gibt es noch keine Übersetzung. Es folgt der Originaltext unverändert.

等加速度モデルの Kalman フィルタ(位置の観測 (N, D)、状態 = 位置・速度・加速度 × D)。

返り値 `{"x" (N, 3D) 更新後, "x_pred" (N, 3D) 予測, "P" (N, 3D, 3D), "innovation" (N, D)}`。

`q = 加速度の変化の分散(白色ジャーク)、r` = 観測の分散。放物線の真値を入れると(モデルが厳密なので)収束後の

新息 → 0、r → 0 で更新後の位置 = 観測(門)。NaN の観測は予測だけ(欠測)。

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• poc_air_hockey_intercept — py -3.11 examples/poc_air_hockey_intercept.py

• poc_ball_bounce — py -3.11 examples/poc_ball_bounce.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `table` als Eingabe)

course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same

Gleiche Kategorie (`balltrack`)

ball_detect · ball_track · triangulate_dlt · track_triangulate · bounce_detect · marker_direction · spin_from_markers · spin_from_marker_sequence

*Provenance: balltrack.py — DRIVE Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

kalman_ca — DRIVE balltrack op