lateral op• Data kinds: any → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.pure_pursuit_curvature(pose, path, lookahead, *, start_index=None, window: 'int' = 40) -> 'Dict[str, np.ndarray]' (implementation को सीधे call करना हो तो import drivelateral; drivelateral.pure_pursuit_curvature(pose, path, lookahead, *, start_index=None, window: 'int' = 40) -> 'Dict[str, np.ndarray]', registry से लेना हो तो opsdrive.get("pure_pursuit_curvature"))
pure pursuit: पिछले axle के केंद्र (pose = (x, y, ψ), (N, 3) भी चलता है) से path पर दूरी L_d आगे के बिंदु को लक्ष्य करने वाली curvature κ = 2 sin α / L_d।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
経路は折線(M, 2)。最も近い点を探し、そこから先で初めて距離が L_d になる点を区間の上で 2 次方程式で求める(経路の終わりまで届かなければ終点を狙い、L_d をその距離にする)。start_index と window で最も近い点を探す範囲を絞る(長い経路の繰り返しを速くする。None なら全体)。
返り値: kappa, alpha, goal (N, 2), index(最も近い区間), lateral(経路からの横ずれ、左が正), lookahead(実際の距離)。1 つの pose なら先頭の次元を落とす。
Raises ValueError: 形の誤り、L_d ≤ 0、start_index が範囲外。
• 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_driving_lateral — py -3.11 examples/poc_driving_lateral.py
table को input के रूप में लेते हैं)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 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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