lateral op• 데이터 종류: any → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.lateral_offset(points, path, *, start_index=None, window: 'int' = 40) -> 'Dict[str, np.ndarray]'(구현을 직접 호출하려면 import drivelateral; drivelateral.lateral_offset(points, path, *, start_index=None, window: 'int' = 40) -> 'Dict[str, np.ndarray]', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("lateral_offset"))
꺾은선 경로를 따른 점의 호의 길이 s와 횡방향 편차 n(진행 방향 왼쪽이 양). 가장 가까운 구간으로의 사영.
start_index(점마다, 또는 하나)를 주면 그 구간 앞뒤 window 구간만 조사한다(반복 호출을 빠르게 한다. 창 밖에 진짜 최근접이 있으면 틀리므로, 점이 조금씩 움직일 때 쓴다). None 이면 전체 구간을 조사한다.
반환값: s, n, index(구간), heading(그 구간의 방향). 점이 (2,) 이면 스칼라.
Raises ValueError: 형태 오류, start_index 가 범위 밖.
빈 입력(points 이(가) 0 개 요소)은 ValueError 를 발생시킨다.
• 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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