roverslip op• Data kinds: scalar × table × any → scalar
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.bekker_wheel_sinkage(load, wheel, soil, form: 'str' = 'classic') -> 'float' (implementation को सीधे call करना हो तो import roverslip; roverslip.bekker_wheel_sinkage(load, wheel, soil, form: 'str' = 'classic') -> 'float', registry से लेना हो तो opsdrive.get("bekker_wheel_sinkage"))
Bekker का rigid wheel के धँसाव का अनुमानित सूत्र [m]। संपर्क को parabola z(x) = z₀ − x²/D से approximate किया जाता है, shear शामिल नहीं।
load एक पहिये का ऊर्ध्वाधर भार [N] है, D = 2r, k = k_c/b + k_φ। भार W = b k sqrt(D) z₀^(n+1/2) · I(n), I(n) = ∫₀¹ (1 − t²)ⁿ dt। form = "classic": Bekker की पाठ्यपुस्तक का सूत्र z = [3W / ((3 − n) b k sqrt(D))]^(2/(2n+1))। यह (1 − t²)ⁿ ≈ 1 − n t² रखकर प्राप्त I(n) ≈ (3 − n)/3 है, और केवल n = 1 पर सटीक है (n = 1.9 पर I को 21 % अधिक आँकता है और धँसाव 17 % अधिक गहरा देता है — 2026-10-06 के प्रोटोटाइप में संख्यात्मक समाकलन से तुलना करके पाया गया)। form = "parabolic": उसी परवलय को रखते हुए I(n) = √π Γ(n+1) / (2 Γ(n + 3/2)) का सटीक उपयोग करता है। छोटे धँसाव (z ≪ D) पर यह wheel_sinkage के संख्यात्मक समाकलन (पीछे की ओर संपर्क नहीं, τ = 0) में अभिसरित होता है।
• 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_rover_slip_risk_path — py -3.11 examples/poc_rover_slip_risk_path.py
scalar को input के रूप में लेते हैं)spin_from_marker_sequence · carla_transform_matrix · carla_pose_to_world · carla_camera_pose · carla_xy_yaw · carla_scene_load · town_chain · osm_parse
roverslip)bekker_pressure · wheel_forces · wheel_sinkage · wheel_traction_curve · slope_slip_curve · ground_shift_track · odometry_slip · slip_gp_fit
*Provenance: roverslip.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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