lateral op• Data kinds: कोई नहीं → table (केवल arguments से तय होने वाला op — यह कोई image या data input नहीं लेता)
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.steady_cornering(speed: 'float', radius: 'float', params: 'dict') -> 'Dict[str, float]' (implementation को सीधे call करना हो तो import drivelateral; drivelateral.steady_cornering(speed: 'float', radius: 'float', params: 'dict') -> 'Dict[str, float]', registry से लेना हो तो opsdrive.get("steady_cornering"))
linear 2-wheel equivalent (bicycle) model का steady-state circular cornering (गति u, मोड़ की त्रिज्या R = u/r, बायाँ मोड़ धनात्मक)।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
R は前向きの速さ u とヨーレート r で定義する(線形モデルの慣習)。重心の軌跡の実際の半径は合成の速さ / r = R √(1 + tan²β) で、β が小さい範囲で R に等しい(門で確かめた差は β² の桁)。
返り値: steer δ = L/R + K u²/R [rad]、yaw_rate r = u/R、lateral_accel u²/R、sideslip β = l_r/R − m l_f u²/(C_r L R)、yaw_gain r/δ = (u/L)/(1 + K u²/L)、front_slip・rear_slip (軸の横すべり角)、K。R < 0 で右旋回(符号がそのまま反転)。
Raises ValueError: u ≤ 0、R = 0 / 非有限、母数の誤り、1 + K u²/L ≤ 0(臨界速度以上)。
• 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।
• (अभी कुछ नहीं)
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
lateral)friction_circle_usage · curve_speed_limit · design_min_radius · understeer_gradient · bicycle_model_step · ackermann_steer_angles · offtracking_circle · rear_axle_path
*Provenance: drivelateral.py — DRIVE operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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