slip_gp_fit — DRIVE roverslip op

• 資料種類:signal × signal → table

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.slip_gp_fit(slopes, slips, length_scales=None, noise_levels=None) -> 'dict'(要直接呼叫實作,import roverslip; roverslip.slip_gp_fit(slopes, slips, length_scales=None, noise_levels=None) -> 'dict';從台帳取用則 opsdrive.get("slip_gp_fit"))

用法

坡角 → 滑移率的高斯過程(RBF 核 + 均勻的觀測雜訊)。超參數以對數邊際概似的網格搜尋決定。

> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。

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)。

參考(範例資料、文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• poc_rover_slip_risk_path — py -3.11 examples/poc_rover_slip_risk_path.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 table 作為輸入)

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

同類別(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 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

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