slip_predict — DRIVE `roverslip` op

• Datenarten: table × signal → table

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.slip_predict(model, slopes, level: 'float' = 0.9) -> 'dict' (die Implementierung direkt: import roverslip; roverslip.slip_predict(model, slopes, level: 'float' = 0.9) -> 'dict'; aus dem Register: opsdrive.get("slip_predict"))

Verwendung

Schlupfvorhersage und ein zweiseitiges level-Band. Beim Gauß-Prozess die prädiktive Verteilung der Beobachtungen (latente Varianz + Rauschen), bei der Quantilsregression die Kurven selbst.

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

返り値 {"mean", "std", "lower", "upper", "median", "level"}(各 (n,))。分位点回帰の mean は当てはめた分位点の平均、std は四分位範囲 / 1.349、帯の端は (1 ± level)/2 の分位点(当てはめた段に無ければ ValueError)に、共形の補正(slip_quantile_fit の conformal)があればその幅を足す。

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• poc_rover_slip_risk_path — py -3.11 examples/poc_rover_slip_risk_path.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `table` als Eingabe)

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

Gleiche Kategorie (`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. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

slip_predict — DRIVE roverslip op