roverslip op• Data kinds: scalar × table × any → scalar
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.bekker_wheel_sinkage(load, wheel, soil, form: 'str' = 'classic') -> 'float' (implementation को सीधे call करना हो तो import roverslip; roverslip.bekker_wheel_sinkage(load, wheel, soil, form: 'str' = 'classic') -> 'float', registry से लेना हो तो opsdrive.get("bekker_wheel_sinkage"))
Bekker का rigid wheel के धँसाव का अनुमानित सूत्र [m]। संपर्क को parabola z(x) = z₀ − x²/D से approximate किया जाता है, shear शामिल नहीं।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
load は 1 輪の垂直荷重 [N]、D = 2r、k = k_c/b + k_φ。荷重は W = b k sqrt(D) z₀^(n+1/2) · I(n)、I(n) = ∫₀¹ (1 − t²)ⁿ dt。form = "classic": Bekker の教科書の式 z = [3W / ((3 − n) b k sqrt(D))]^(2/(2n+1))。これは (1 − t²)ⁿ ≈ 1 − n t² と置いた I(n) ≈ (3 − n)/3 で、n = 1 でだけ厳密(n = 1.9 では I を 21 % 大きく見積もり、沈下を 17 % 深く出す —— 2026-10-06 の試作で数値積分と比べて見つけた)。form = "parabolic": 同じ放物線のまま I(n) = √π Γ(n+1) / (2 Γ(n + 3/2)) を厳密に使う。小さな沈下(z ≪ D)で wheel_sinkage の数値積分(後側の接地なし、τ = 0)に収束する。
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
• poc_rover_slip_risk_path — py -3.11 examples/poc_rover_slip_risk_path.py
scalar को input के रूप में लेते हैं)spin_from_marker_sequence · carla_transform_matrix · carla_pose_to_world · carla_camera_pose · carla_xy_yaw · carla_scene_load · town_chain · osm_parse
roverslip)bekker_pressure · wheel_forces · wheel_sinkage · wheel_traction_curve · slope_slip_curve · ground_shift_track · odometry_slip · slip_gp_fit
*Provenance: roverslip.py — DRIVE operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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