roverslip op• Data kinds: any → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.ground_shift_track(frames, pixel_size: 'float' = 1.0) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import roverslip; roverslip.ground_shift_track(frames, pixel_size: 'float' = 1.0) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsdrive.get("ground_shift_track"))
ज़मीन को नीचे देखते camera के frame क्रम से पड़ोसी frame के बीच translation को windowed cross-correlation (integer) और translational Lucas–Kanade (subpixel) से मापता है और जोड़ता जाता है।
frames एक (T, H, W) array या समान आकार के 2-D arrays का क्रम है (T ≥ 2)। pixel_size ज़मीन पर pixel का आकार है [m]। लौटाता है {"step": (T−1, 2) の (drow, dcol) [m]、"position": (T, 2) の累積 [m]、"peak": (T−1,) 合わせた後の正規化相関}। step छवि में पैटर्न के खिसकने की मात्रा है (कैमरा / वाहन उसकी उल्टी दिशा में चलता है —— आगे बढ़ने पर ज़मीन पीछे बहती है)। एक फ़्रेम की गति छवि के लगभग 1/4 तक (सहसंबंध आवर्ती है, आधे से अधिक होने पर लिपट जाता 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
table को input के रूप में लेते हैं)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 · 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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