roverslip op• Data kinds: matrix × image2d × scalar × table → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.path_slip_risk(path, dtm, cell: 'float', model, alpha: 'float' = 0.9, speed: 'float' = 0.05, s_max: 'float' = 0.9) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import roverslip; roverslip.path_slip_risk(path, dtm, cell: 'float', model, alpha: 'float' = 0.9, speed: 'float' = 0.05, s_max: 'float' = 0.9) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsdrive.get("path_slip_risk"))
path का हर edge पर मूल्यांकन करता है: slope, औसत slip, CVaR_α slip, s_max से अधिक होने की प्रायिकता (Gaussian process में normal distribution, quantile regression में quantile curve का interpolation), और औसत slip पर तथा CVaR पर यात्रा समय।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
返り値 {"length" [m], "time_mean" [s], "time_cvar" [s], "max_pitch" [deg], "max_mean_slip", "max_cvar_slip", "p_exceed_max": 辺ごとの越える確率の最大, "p_exceed_any": 辺が独立と置いた 1 − Π(1 − p), "pitch", "mean_slip", "cvar_slip", "p_exceed"}(後ろ 4 つは辺ごと)。下りの辺は −s で測る。
• 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_rover_slip_risk_path — py -3.11 examples/poc_rover_slip_risk_path.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
roverslip)bekker_pressure · bekker_wheel_sinkage · wheel_forces · wheel_sinkage · wheel_traction_curve · slope_slip_curve · ground_shift_track · odometry_slip
*Provenance: roverslip.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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