lateral op• 데이터 종류: 없음 → table(인자만으로 정해지는 연산자 —— 이미지나 데이터 입력을 받지 않습니다)
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.pure_pursuit_circle_offset(radius: 'float', lookahead: 'float', wheelbase: 'float', *, understeer: 'float' = 0.0, speed: 'float' = 0.0, params: 'Optional[dict]' = None) -> 'Dict[str, float]'(구현을 직접 호출하려면 import drivelateral; drivelateral.pure_pursuit_circle_offset(radius: 'float', lookahead: 'float', wheelbase: 'float', *, understeer: 'float' = 0.0, speed: 'float' = 0.0, params: 'Optional[dict]' = None) -> 'Dict[str, float]', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("pure_pursuit_circle_offset"))
• GPU: 없음(CPU 참조 구현만)
정상 원(반경 R)을 pure pursuit(뒤차축 중심 기준)로 추종할 때의 정상 원 반경 ρ와 횡방향 편차 ρ − R(바깥쪽이 양).
** 운동학 + 언더 스티어 ** (params = None) : 명령의 타각 δ = L κ_cmd에 대한 실제 곡률은 κ_cmd / (1 + K v² / L) 가 된다고 하면, 동심원의 정상으로 ρ = √(R² + (K v²/L) L_d²)(이 판에서 지도한 폐형식). K = 0이면 ρ = R(수평 편차 0).
** 선형 2 륜 등가 모델 ** (params를 제공합니다. 후축의 가로 미끄러짐 각 α_r = m l_f a_y / (C_r L)만 내를 향하기 때문에, 주시점의 보이는 각이 α_r 감소한다. 정상적인 관계(δ = L/R_c + K u²/R_c, β, 회전의 중심)을 중심의 선회 반경 R_c 의 1 변수의 방정식으로 해 이분법으로 풀린다(반폐형식). 운동학 공식은이 효과를 떨어 뜨리므로 편차를 작게 추정합니다 (PoC에서는 약 절반).
Raises ValueError: R, L_d, L ≤ 0, 주시점이 원에 닿지 않는, 1 + K v²/L ≤ 0, params 에서 v < 0.5.
• 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.
• poc_driving_lateral — py -3.11 examples/poc_driving_lateral.py
table 를 입력으로 받는 것)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
lateral)friction_circle_usage · curve_speed_limit · design_min_radius · understeer_gradient · steady_cornering · bicycle_model_step · ackermann_steer_angles · offtracking_circle
*Provenance: drivelateral.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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