long 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.long_params(mass: 'float' = 1300.0, c_rr: 'float' = 0.012, cda: 'float' = 0.65, rho_air: 'float' = 1.2, a_drive_max: 'float' = 3.0, a_brake_max: 'float' = 6.0, reaction: 'float' = 0.75, mu: 'float' = 0.8, a_creep: 'float' = 0.3, g: 'float' = 9.80665) -> 'Dict[str, float]' (実装を直接呼ぶなら import drivelong; drivelong.long_params(mass: 'float' = 1300.0, c_rr: 'float' = 0.012, cda: 'float' = 0.65, rho_air: 'float' = 1.2, a_drive_max: 'float' = 3.0, a_brake_max: 'float' = 6.0, reaction: 'float' = 0.75, mu: 'float' = 0.8, a_creep: 'float' = 0.3, g: 'float' = 9.80665) -> 'Dict[str, float]'、台帳から引くなら opsdrive.get("long_params"))
縦の運動のパラメータ(既定値はすべて 仮定。出典はモジュールの docstring)。
Parameters
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mass : 車両質量 [kg] (> 0)。空気抵抗の係数 k = ρ_air C_d A / (2 m) にだけ効く。
c_rr : 転がり抵抗係数(≥ 0、文献値 0.010〜0.015)
cda : C_d × 前面投影面積 [m²] (≥ 0。0 で空気抵抗なし)
rho_air : 空気密度 [kg/m³] (≥ 0)
a_drive_max, a_brake_max : 駆動・制動の上限 [m/s²] (> 0)。実際の上限はさらに μ g cos θ で頭打ち。
reaction : 反応時間(空走)[s] (≥ 0)
mu : 路面とタイヤの摩擦係数(> 0。乾燥 0.7〜0.8・湿潤 0.4〜0.6 —— 要確認)
a_creep : AT のクリープの駆動 [m/s²] (≥ 0。保持の間だけ)
g : 重力加速度 [m/s²] (> 0)
Returns
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dict : 引数と同じキー + `k`(空気抵抗の係数 [1/m])。
Raises `ValueError`: 非有限・範囲外。
• 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。
• poc_driving_longitudinal — py -3.11 examples/poc_driving_longitudinal.py
• poc_driving_traffic — py -3.11 examples/poc_driving_traffic.py
• poc_driving_weather — py -3.11 examples/poc_driving_weather.py
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
long)road_profile · road_eval · long_simulate · long_energy_residual · stopping_distance_grade · stop_line_plan · plan_command · hill_hold_brake_min
*Provenance: drivelong.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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