roverslip op• 데이터 종류: table × signal × scalar → signal
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.slip_cvar(model, slopes, alpha: 'float' = 0.9, sign: 'float' = 1.0) -> 'np.ndarray'(구현을 직접 호출하려면 import roverslip; roverslip.slip_cvar(model, slopes, alpha: 'float' = 0.9, sign: 'float' = 1.0) -> 'np.ndarray', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("slip_cvar"))
> 이 연산자의 설명은 아직 번역이 없습니다. 원문을 그대로 싣습니다.
滑り率の CVaR_α(上側 1 − α の尾の条件付き期待値)。`sign = −1` で −s の CVaR(下りの空走・横滑りの大きさ)。
ガウス過程は閉形式 `μ + σ φ(Φ⁻¹(α)) / (1 − α)`(α = 0 で平均、σ は観測の予測分布)。分位点回帰は
`(1/(1 − α)) ∫_α^{q_max} Q(u) du を当てはめた段で台形則に、q_max` より上の尾は最上段の値で埋める
(尾を細く見積もる向きの近似 —— 段の外の分布は分からない)。返り値 (n,)。
• 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.
• (아직 없음)
signal 를 입력으로 받는 것)flight_vacuum · magnus_lift_coefficient · drag_coefficient_sphere · restitution_from_apexes · restitution_from_intervals · fit_parabola · flight_fit · fit_aero
roverslip)bekker_pressure · bekker_wheel_sinkage · wheel_forces · wheel_sinkage · wheel_traction_curve · slope_slip_curve · ground_shift_track · odometry_slip
*Provenance: roverslip.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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