roverslip op• データ種: signal × signal → table
• 呼び出し: 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' (実装を直接呼ぶなら 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'、台帳から引くなら opsdrive.get("slip_quantile_fit"))
斜面の角 → 滑り率の分位点回帰(区分線形の基底、ピンボール損失を IRLS で、2 階差分の弱い罰則)。
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}}。
• 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。
• poc_rover_slip_risk_path — py -3.11 examples/poc_rover_slip_risk_path.py
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
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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