lateral op• Data kinds: कोई नहीं → table (केवल arguments से तय होने वाला op — यह कोई image या data input नहीं लेता)
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.offtracking_circle(front_radius: 'float', wheelbase: 'float', arc_length, *, track: 'float' = 0.0, gamma0: 'float' = 0.0) -> 'Dict[str, np.ndarray]' (implementation को सीधे call करना हो तो import drivelateral; drivelateral.offtracking_circle(front_radius: 'float', wheelbase: 'float', arc_length, *, track: 'float' = 0.0, gamma0: 'float' = 0.0) -> 'Dict[str, np.ndarray]', registry से लेना हो तो opsdrive.get("offtracking_circle"))
off-tracking का transient (closed form): अगले axle का केंद्र त्रिज्या R के वृत्त में प्रवेश करने के बाद arc length s चलने पर वाहन का pose और भीतरी पहिये की त्रिज्या।
पिछले धुरे का केंद्र अगले धुरे के केंद्र द्वारा लंबाई L की छड़ से खींचा जाता है (फिसलन नहीं)। छड़ और आगे के वेग के बीच का कोण γ, dγ/ds = 1/R − sin γ / L को संतुष्ट करता है। a = 1/R, b = 1/L, k = √(b² − a²), t± = (b ± k)/a (t− = tan(γ*/2), sin γ* = L/R) लेने पर Q = ((t+ − t₀)/(t− − t₀)) e^{k s}, tan(γ/2) = (Q t− − t+)/(Q − 1)।
arc_length: s ≥ 0 (सरणी संभव)। track: पहिया-पथ चौड़ाई t (भीतरी पहियों की स्थिति के लिए)। gamma0: वृत्त में प्रवेश के समय γ (0 = सीधी रेखा से सीधे प्रवेश, 0 ≤ γ₀ < γ*)। लौटाए गए मान (s के समान आकार): gamma, rear_radius (पिछले धुरे के केंद्र की त्रिज्या √(R² + L² − 2RL sin γ)), front_inner_wheel_radius, rear_inner_wheel_radius (मोड़ के केंद्र से भीतरी पहियों की दूरी), offtracking (अगला भीतरी पहिया − पिछला भीतरी पहिया), steady (s → ∞ पर मानों की dict)।
Raises ValueError: R ≤ L (स्थिर अवस्था नहीं), s < 0, γ₀ सीमा से बाहर, t/2 ≥ पिछले पहिये की त्रिज्या।
• 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_driving_lateral — py -3.11 examples/poc_driving_lateral.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
lateral)friction_circle_usage · curve_speed_limit · design_min_radius · understeer_gradient · steady_cornering · bicycle_model_step · ackermann_steer_angles · rear_axle_path
*Provenance: drivelateral.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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