slip_gp_fit — DRIVE `roverslip` op

• Data kinds: signal × signal → table

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.slip_gp_fit(slopes, slips, length_scales=None, noise_levels=None) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import roverslip; roverslip.slip_gp_fit(slopes, slips, length_scales=None, noise_levels=None) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsdrive.get("slip_gp_fit"))

उपयोग

slope कोण → slip ratio का Gaussian process (RBF kernel + समान observation noise)। hyperparameter log marginal likelihood पर grid search से।

> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।

y は平均を引いて標準偏差で割ってから当てはめる(信号の分散 σ_f² = 1 に固定、ℓ と雑音 σ_n を探す)。length_scales の既定は角の範囲の 0.05〜2 倍の 16 段(対数)、noise_levels は 0.01〜1(正規化した y の単位)の 16 段。返り値は予測に使う dict(kind = "gp"、x・alpha・L・ell・noise・y_mean・y_scale・ log_marginal_likelihood)。雑音が角によって変わる(異分散)データでは、帯は全体の平均の幅になる(門の罠)。

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_rover_slip_risk_path — py -3.11 examples/poc_rover_slip_risk_path.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 (`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)।*

slip_gp_fit — DRIVE roverslip op