fullseye

kalman_ca — DRIVE balltrack op

• データ種: points → table
• 呼び出し: 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' (実装を直接呼ぶなら import balltrack; balltrack.kalman_ca(z, dt: 'float', *, q: 'float' = 1.0, r: 'float' = 1.0, x0=None, P0: 'float' = 1000.0) -> 'dict'、台帳から引くなら opsdrive.get("kalman_ca"))

使い方

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)。

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)

• poc_air_hockey_intercept — py -3.11 examples/poc_air_hockey_intercept.py
• poc_ball_bounce — py -3.11 examples/poc_ball_bounce.py

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

同カテゴリ(balltrack)

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

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Provenance: balltrack.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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