roverslip op• 数据种类:signal × signal → table
• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.slip_gp_fit(slopes, slips, length_scales=None, noise_levels=None) -> 'dict'(要直接调用实现,import roverslip; roverslip.slip_gp_fit(slopes, slips, length_scales=None, noise_levels=None) -> 'dict';从台账取用则 opsdrive.get("slip_gp_fit"))
> 该算子的说明尚无译文,以下照原文给出。
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)。
• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。
• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。
• 算法的正典(作者・年份)与用途见上面的族使用指南。
• poc_rover_slip_risk_path — py -3.11 examples/poc_rover_slip_risk_path.py
table 作为输入)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 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*
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