roverslip op• 資料種類:signal × signal → table
• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.slip_gp_fit(slopes, slips, length_scales=None, noise_levels=None) -> 'dict'(要直接呼叫實作,import roverslip; roverslip.slip_gp_fit(slopes, slips, length_scales=None, noise_levels=None) -> 'dict';從台帳取用則 opsdrive.get("slip_gp_fit"))
> 該運算子的說明尚無譯文,以下照原文給出。
斜面の角 → 滑り率のガウス過程(RBF の核 + 一様な観測雑音)。超パラメータは対数周辺尤度の格子探索。
y は平均を引いて標準偏差で割ってから当てはめる(信号の分散 σ_f² = 1 に固定、ℓ と雑音 σ_n を探す)。
`length_scales の既定は角の範囲の 0.05〜2 倍の 16 段(対数)、noise_levels` は 0.01〜1(正規化した y の単位)の
16 段。返り値は予測に使う dict(`kind = "gp"、x・alpha・L・ell・noise・y_mean・y_scale`・
`log_marginal_likelihood`)。雑音が角によって変わる(異分散)データでは、帯は全体の平均の幅になる(門の罠)。
• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。
• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。
• 演算法的正典(作者・年份)與用途見上面的族使用指南。
• poc_rover_slip_risk_path — py -3.11 examples/poc_rover_slip_risk_path.py
table 作為輸入)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
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 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
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