lateral op• Data kinds: any → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.rear_axle_path(front_path, wheelbase: 'float', *, rear0=None) -> 'Dict[str, np.ndarray]' (implementation को सीधे call करना हो तो import drivelateral; drivelateral.rear_axle_path(front_path, wheelbase: 'float', *, rear0=None) -> 'Dict[str, np.ndarray]', registry से लेना हो तो opsdrive.get("rear_axle_path"))
अगले axle के केंद्र की polyline trajectory से बिना slip के खींचे गए पिछले axle के केंद्र की trajectory (हर खंड पर सटीक pursuit curve)।
जब आगे का भाग सीधी रेखा पर Δ बढ़ता है, तब छड़ (पीछे → आगे) और रेखा के बीच का कोण θ, tan(θ/2) = tan(θ₀/2) e^{−Δ/L} (यथार्थ) का पालन करता है। पॉलीलाइन के हर शीर्ष पर इसे जोड़ा जाता है। rear0: पिछले धुरे की प्रारंभिक स्थिति (None हो तो पहले खंड की दिशा में L पीछे = सीधा)। |आगे − पीछे| = L आवश्यक है। रिटर्न मान: rear (N, 2), heading (N,) (वाहन की दिशा = छड़ की दिशा), gamma (N,) (छड़ और आगे की गति-दिशा के बीच का कोण, बाएँ मोड़ पर धनात्मक)।
Raises ValueError: गलत आकार, दोहराए बिंदु, L ≤ 0, |आगे − पीछे| ≠ L, θ₀ = π (पीछे की ओर धकेलना)।
• 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 · offtracking_circle
*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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