lateral op• 데이터 종류: any → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.curvature_speed_plan(s, kappa, *, v_max, a_lat_max: 'float', a_accel: 'float', a_decel: 'float', a_total: 'Optional[float]' = None, v_start: 'Optional[float]' = None, v_end: 'Optional[float]' = None) -> 'Dict[str, np.ndarray]'(구현을 직접 호출하려면 import drivelateral; drivelateral.curvature_speed_plan(s, kappa, *, v_max, a_lat_max: 'float', a_accel: 'float', a_decel: 'float', a_total: 'Optional[float]' = None, v_start: 'Optional[float]' = None, v_end: 'Optional[float]' = None) -> 'Dict[str, np.ndarray]', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("curvature_speed_plan"))
곡률 열로부터 속도 상한을 만들고, 전방·후방 2패스로 가감속 상한을 지키는 속도 계획(고전적 기법).
s: 호 길이(증가, (N,)). kappa: 각 점의 곡률(부호는 불문). v_max: 속도의 상한(스칼라 또는 (N,), 법정 속도·서행 구간 등). 상한 v_lim = min(v_max, √(a_lat_max/|κ|)). 눈금 사이는 v² 를 s 에 대해 1 차(일정한 가감속). a_total(마찰원의 반경, 예 μg)을 주면, 종방향 가감속을 √(a_total² − (v²κ_m)²) 로도 억제한다(κ_m = 눈금 양 끝의 |κ| 중 큰 쪽, 2 차 방정식으로 풀므로 눈금 안의 어디서나 √(a_x² + a_y²) ≤ a_total). a_lat_max ≤ a_total 을 요구한다.
반환값: v, v_limit, ax(눈금별 종방향 가속도, (N−1,)), ay_max(눈금 안의 횡방향 가속도의 최대), time(도착 시각, v² 1 차의 엄밀한 시간).
Raises ValueError: 형태 오류, s 가 증가가 아님, 상한이 양수가 아님, a_lat_max > a_total, v_start/v_end 가 상한 초과.
• 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.
• poc_driving_lateral — py -3.11 examples/poc_driving_lateral.py
table 를 입력으로 받는 것)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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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