hill_start_rollback — DRIVE `long` op

• 데이터 종류: scalar × scalar × scalar → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.hill_start_rollback(theta: 'float', tau: 'float', a_drive: 'float', c_rr: 'float' = 0.012, a_creep: 'float' = 0.0, g: 'float' = 9.80665) -> 'Dict[str, float]'(구현을 직접 호출하려면 import drivelong; drivelong.hill_start_rollback(theta: 'float', tau: 'float', a_drive: 'float', c_rr: 'float' = 0.012, a_creep: 'float' = 0.0, g: 'float' = 9.80665) -> 'Dict[str, float]', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("hill_start_rollback"))

사용법

오르막(θ > 0)에 멈춘 차가 브레이크를 떼고 τ초 후 구동 a_drive가 들어갈 때의 뒤로 밀림(공기 저항 없는 닫힌 식).

τ 동안의 아래 방향 가속도 a₁ = g sin θ − c_rr g cos θ − a_creep(≤ 0 이면 밀리지 않는다). 거리 ½ a₁ τ², 속도 a₁ τ. 구동이 들어가면 뒤 방향의 움직임을 a₂ = a_drive − g sin θ + c_rr g cos θ 로 멈춘다(구름 저항도 움직임에 거스른다) → (a₁ τ)²/(2 a₂).

Returns

dict : rollback(합계 [m]), during_gap(½ a₁ τ²), recovery((a₁τ)²/(2a₂)), a1, a2, v_back.

a₂ ≤ 0(구동이 경사에 진다)이면 rollback = inf.

Raises ValueError: τ < 0, a_drive ≤ 0, 비유한값.

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• poc_driving_longitudinal — py -3.11 examples/poc_driving_longitudinal.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`table` 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(`long`)

long_params · road_profile · road_eval · long_simulate · long_energy_residual · stopping_distance_grade · stop_line_plan · plan_command

*Provenance: drivelong.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

hill_start_rollback — DRIVE long op

사용법