parabola_fit_g — DRIVE kendama op

• データ種: なし → table(引数だけで決まる op —— 画像やデータの入力を取らない)

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.parabola_fit_g(t, P, *, g: 'float' = 9.81, t_ref: 'float' = None) -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import kendama; kendama.parabola_fit_g(t, P, *, g: 'float' = 9.81, t_ref: 'float' = None) -> 'dict'、台帳から引くなら opsdrive.get("parabola_fit_g"))

使い方

重力 g(−z)を既知とした放物線 p(t) = p_r + v_r (t − t_ref) − ½ g (t − t_ref)² ẑ を最小二乗で当てる(未知 6 = 位置と速度)。

`t (N,)、P (N, 3)(NaN の行は飛ばす)。t_ref` 既定 = 使った最後の時刻(= その瞬間の状態を返す)。各軸は

[1, t − t_ref] の線形最小二乗(z は ½ g (t − t_ref)² を足してから)。返り値 ``{"p", "v", "t_ref", "rms" (残差の RMS [m]),

"n"}``。有効な点が 2 未満・時刻が全部同じ・g ≤ 0 は ValueError。真空の正確な標本なら (p, v) を丸め誤差で戻す(門)。

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• (まだありません)

型が繋がる次の op(table を入力に取れる)

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

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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. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

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