long op• Data kinds: scalar × scalar × scalar → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.hill_start_rollback(theta: 'float', tau: 'float', a_drive: 'float', c_rr: 'float' = 0.012, a_creep: 'float' = 0.0, g: 'float' = 9.80665) -> 'Dict[str, float]' (implementation को सीधे call करना हो तो import drivelong; drivelong.hill_start_rollback(theta: 'float', tau: 'float', a_drive: 'float', c_rr: 'float' = 0.012, a_creep: 'float' = 0.0, g: 'float' = 9.80665) -> 'Dict[str, float]', registry से लेना हो तो opsdrive.get("hill_start_rollback"))
चढ़ाई (θ > 0) पर रुकी car के brake छोड़ने और τ seconds बाद drive a_drive लगने पर पीछे खिसकना (air resistance के बिना closed form)।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
τ の間の下向きの加速度 a₁ = g sin θ − c_rr g cos θ − a_creep(≤ 0 ならずり下がらない)。距離 ½ a₁ τ²、速さ a₁ τ。駆動が入ると後ろ向きの動きを a₂ = a_drive − g sin θ + c_rr g cos θ で止める(転がり抵抗も動きに逆らう)→ (a₁ τ)²/(2 a₂)。
dict : rollback(合計 [m])、during_gap(½ a₁ τ²)、recovery((a₁τ)²/(2a₂))、a1、a2、v_back。
a₂ ≤ 0(駆動が坂に負ける)なら rollback = inf。
Raises ValueError: τ < 0、a_drive ≤ 0、非有限。
• 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_longitudinal — py -3.11 examples/poc_driving_longitudinal.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
long)long_params · road_profile · road_eval · long_simulate · long_energy_residual · stopping_distance_grade · stop_line_plan · plan_command
*Provenance: drivelong.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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