path_slip_risk — DRIVE roverslip op

• データ種: matrix × image2d × scalar × table → table

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.path_slip_risk(path, dtm, cell: 'float', model, alpha: 'float' = 0.9, speed: 'float' = 0.05, s_max: 'float' = 0.9) -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import roverslip; roverslip.path_slip_risk(path, dtm, cell: 'float', model, alpha: 'float' = 0.9, speed: 'float' = 0.05, s_max: 'float' = 0.9) -> 'dict'、台帳から引くなら opsdrive.get("path_slip_risk"))

使い方

経路を辺ごとに評価する: 傾き、平均の滑り、CVaR_α の滑り、s_max を越える確率(ガウス過程は正規分布、分位点回帰は分位点の曲線の内挿)、平均の滑りでの所要時間と CVaR での所要時間。

返り値 {"length" [m], "time_mean" [s], "time_cvar" [s], "max_pitch" [deg], "max_mean_slip", "max_cvar_slip", "p_exceed_max": 辺ごとの越える確率の最大, "p_exceed_any": 辺が独立と置いた 1 − Π(1 − p), "pitch", "mean_slip", "cvar_slip", "p_exceed"}(後ろ 4 つは辺ごと)。下りの辺は −s で測る。

参考(サンプルデータ・文献)

• 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。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• poc_rover_slip_risk_path — py -3.11 examples/poc_rover_slip_risk_path.py

型が繋がる次の op(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

同カテゴリ(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 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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