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"))
정상 원(반경 R)을 pure pursuit(뒤차축 중심 기준)로 추종할 때의 정상 원 반경 ρ와 횡방향 편차 ρ − R(바깥쪽이 양).
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
運動学 + アンダーステア(params = None): 指令の舵角 δ = L κ_cmd に対し実際の曲率が κ_cmd / (1 + K v²/L) になるとすると、同心円の定常で ρ = √(R² + (K v²/L) L_d²)(この版で導いた閉形式)。K = 0 なら ρ = R(横ずれ 0)。
線形 2 輪等価モデル(params を与える。δ = atan(L κ_cmd)): 定常では車体の向きが後車軸の速度(円の接線)より後軸の横すべり角 α_r = m l_f a_y / (C_r L) だけ内を向くので、注視点の見える角が α_r 減る。定常の関係(δ = L/R_c + K u²/R_c、β、回転の中心)を重心の旋回半径 R_c の 1 変数の方程式にして二分法で解く(半閉形式)。運動学の式はこの効果を落とすので横ずれを小さく見積もる(PoC では約半分)。
Raises ValueError: R, L_d, L ≤ 0、注視点が円に届かない、1 + K v²/L ≤ 0、params で 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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