roverslip op• 데이터 종류: table × signal → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.slip_predict(model, slopes, level: 'float' = 0.9) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import roverslip; roverslip.slip_predict(model, slopes, level: 'float' = 0.9) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("slip_predict"))
슬립률의 예측과 양측 level 대역. 가우스 과정은 관측의 예측 분포(잠재 분산 + 잡음), 분위수 회귀는 곡선 그 자체.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
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。
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
• poc_rover_slip_risk_path — py -3.11 examples/poc_rover_slip_risk_path.py
table 를 입력으로 받는 것)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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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