pure_pursuit_curvature — DRIVE lateral op

• 데이터 종류: any → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.pure_pursuit_curvature(pose, path, lookahead, *, start_index=None, window: 'int' = 40) -> 'Dict[str, np.ndarray]'(구현을 직접 호출하려면 import drivelateral; drivelateral.pure_pursuit_curvature(pose, path, lookahead, *, start_index=None, window: 'int' = 40) -> 'Dict[str, np.ndarray]', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("pure_pursuit_curvature"))

사용법

pure pursuit: 뒤차축 중심(pose = (x, y, ψ), (N, 3) 가능)에서 경로 위 거리 L_d 앞의 점을 겨누는 곡률 κ = 2 sin α / L_d.

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

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。

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• poc_driving_lateral — py -3.11 examples/poc_driving_lateral.py

타입이 이어지는 다음 연산자(table 를 입력으로 받는 것)

course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same

같은 카테고리(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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