slip_quantile_fit — DRIVE `roverslip` op

• Datenarten: signal × signal → table

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.slip_quantile_fit(slopes, slips, quantiles=None, n_knots: 'int' = 6, smooth: 'float' = 0.001, iters: 'int' = 200, calibrate: 'float' = 0.25, level: 'float' = 0.9, seed: 'int' = 0) -> 'dict' (die Implementierung direkt: import roverslip; roverslip.slip_quantile_fit(slopes, slips, quantiles=None, n_knots: 'int' = 6, smooth: 'float' = 0.001, iters: 'int' = 200, calibrate: 'float' = 0.25, level: 'float' = 0.9, seed: 'int' = 0) -> 'dict'; aus dem Register: opsdrive.get("slip_quantile_fit"))

Verwendung

Quantilsregression vom Hangwinkel zum Schlupf (stückweise lineare Basis, Pinball-Verlust per IRLS, schwacher Strafterm auf 2. Differenzen).

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

quantiles の既定は 0.05, 0.10, …, 0.95 の 19 段。節点は角の分位点に n_knots 個(データの疎な端に節点を置きすぎない)。当てはめの後、角ごとに分位点の曲線を並べ替えて交差を消す(rearrangement)。雑音が角で変わってもその角の帯の幅が追従する —— ガウス過程の一様な雑音との違い。calibrate > 0 なら、データのその割合を較正用に取り分けて(seed で決まる無作為の分割)残りで当てはめ、両側 level の帯の幅を共形予測で補正する(Romano, Patterson & Candès 2019 の CQR: 較正点ごとに E = max(下端 − y, y − 上端) を取り、その ⌈(n + 1) level⌉ / n 分位点だけ帯を両側に広げる / 狭める)。交換可能なデータなら帯の被覆は有限標本で level 以上(角ごとの被覆ではなく全体の被覆の保証)。IRLS の分位点回帰は標本の中で帯を狭く見積もりがち(試作の測りで名目 90 % に 82〜91 %)なので既定で入れる。返り値 {"kind": "quantile", "quantiles", "knots", "coef": (段, 節点), "conformal": {level: 幅の補正}}。

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• poc_rover_slip_risk_path — py -3.11 examples/poc_rover_slip_risk_path.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `table` als Eingabe)

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

Gleiche Kategorie (`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. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

slip_quantile_fit — DRIVE roverslip op