roverslip op• Datenarten: any × signal × scalar → table
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.odometry_slip(position, wheel_angle, radius: 'float', window: 'int' = 1) -> 'dict' (die Implementierung direkt: import roverslip; roverslip.odometry_slip(position, wheel_angle, radius: 'float', window: 'int' = 1) -> 'dict'; aus dem Register: opsdrive.get("odometry_slip"))
Tatsächlicher Schlupf s = 1 − Δx / (r Δφ) aus der Positionsfolge der visuellen Odometrie und dem kumulierten Raddrehwinkel.
position ist die zurückgelegte Strecke (T,) oder die ebene Position (T, 2) [m], wheel_angle ist der kumulierte Drehwinkel des Rades (T,) [rad], radius = r [m]. Geteilt wird jeweils über Intervalle von window Werten (kurze Intervalle fangen Rauschen ein). Intervalle, in denen sich das Rad kaum dreht (r Δφ unter 1 % des Gesamtmedians), sind nan. Rückgabewert {"slip": (T − window,), "slip_total": 全区間の 1 個, "distance": 区間ごとの車体の移動 [m], "wheel_travel": 区間ごとの r Δφ [m]}.
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.
• poc_rover_slip_risk_path — py -3.11 examples/poc_rover_slip_risk_path.py
table als Eingabe)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 · ground_shift_track · slip_gp_fit
*Provenance: roverslip.py — DRIVE Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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