understeer_gradient — DRIVE `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.understeer_gradient(params: 'dict') -> 'Dict[str, float]' (implementation को सीधे call करना हो तो import drivelateral; drivelateral.understeer_gradient(params: 'dict') -> 'Dict[str, float]', registry से लेना हो तो opsdrive.get("understeer_gradient"))

उपयोग

understeer gradient K = (m/L)(l_r/C_f − l_f/C_r) [rad/(m/s²)], और characteristic / critical speed।

params: mass [kg], l_f / l_r (गुरुत्व केंद्र से अगले / पिछले एक्सल तक) [m], c_f / c_r (प्रति एक्सल कॉर्नरिंग स्टिफ़नेस) [N/rad]।

रिटर्न: K, kind ("understeer" / "neutral" / "oversteer"), characteristic_speed (K > 0 पर √(L/K), वह गति जिस पर यॉ-रेट गेन अधिकतम है), critical_speed (K < 0 पर √(−L/K), इससे अधिक पर अस्थिर)। जो मौजूद न हो वह inf।

Raises ValueError: अनुपस्थित / अधनात्मक पैरामीटर।

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• 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।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• poc_driving_lateral — py -3.11 examples/poc_driving_lateral.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (`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

इसी category के (`lateral`)

friction_circle_usage · curve_speed_limit · design_min_radius · steady_cornering · bicycle_model_step · ackermann_steer_angles · offtracking_circle · 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)।*

understeer_gradient — DRIVE lateral op