long op• 데이터 종류: scalar × scalar × scalar → table
• 호출: 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]'(구현을 직접 호출하려면 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]', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("hill_start_rollback"))
오르막(θ > 0)에 멈춘 차가 브레이크를 떼고 τ초 후 구동 a_drive가 들어갈 때의 뒤로 밀림(공기 저항 없는 닫힌 식).
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
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。
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
• poc_driving_longitudinal — py -3.11 examples/poc_driving_longitudinal.py
table 를 입력으로 받는 것)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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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