pure_pursuit_curvature — DRIVE lateral op

• データ種: any → table

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.pure_pursuit_curvature(pose, path, lookahead, *, start_index=None, window: 'int' = 40) -> 'Dict[str, np.ndarray]' (実装を直接呼ぶなら import drivelateral; drivelateral.pure_pursuit_curvature(pose, path, lookahead, *, start_index=None, window: 'int' = 40) -> 'Dict[str, np.ndarray]'、台帳から引くなら opsdrive.get("pure_pursuit_curvature"))

使い方

pure pursuit: 後車軸の中心(pose = (x, y, ψ)、(N, 3) 可)から経路の上で距離 L_d 先の点を狙う曲率 κ = 2 sin α / L_d。

経路は折線(M, 2)。最も近い点を探し、そこから先で初めて距離が L_d になる点を区間の上で 2 次方程式で求める(経路の終わりまで届かなければ終点を狙い、L_d をその距離にする)。start_index と window で最も近い点を探す範囲を絞る(長い経路の繰り返しを速くする。None なら全体)。

返り値: kappa, alpha, goal (N, 2), index(最も近い区間), lateral(経路からの横ずれ、左が正), lookahead(実際の距離)。1 つの pose なら先頭の次元を落とす。

Raises ValueError: 形の誤り、L_d ≤ 0、start_index が範囲外。

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• poc_driving_lateral — py -3.11 examples/poc_driving_lateral.py

型が繋がる次の op(table を入力に取れる)

course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same

同カテゴリ(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. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

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