lateral op• Data kinds: any → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.ackermann_steer_angles(radius, wheelbase: 'float', track: 'float') -> 'Dict[str, np.ndarray]' (implementation को सीधे call करना हो तो import drivelateral; drivelateral.ackermann_steer_angles(radius, wheelbase: 'float', track: 'float') -> 'Dict[str, np.ndarray]', registry से लेना हो तो opsdrive.get("ackermann_steer_angles"))
Ackermann के भीतरी और बाहरी पहियों के steering कोण (पिछले axle के केंद्र की मोड़ त्रिज्या R, wheelbase L, track width t)।
δ_in = atan(L/(R − t/2)), δ_out = atan(L/(R + t/2)), 2-पहिया समतुल्य δ = atan(L/R)। cot δ_out − cot δ_in = t/L। रिटर्न मान: inner, outer, bicycle [rad], front_inner_radius √((R − t/2)² + L²), front_outer_radius, rear_inner_radius R − t/2, offtracking (स्थिर अवस्था का भीतरी पहिया अंतर = आगे के भीतरी पहिये − पीछे के भीतरी पहिये की त्रिज्या)।
Raises ValueError: R ≤ t/2 (भीतरी पिछला पहिया मोड़ के केंद्र को पार कर जाता है), L ≤ 0, t < 0।
खाली इनपुट (radius में 0 तत्व) पर ValueError उठता है।
• 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।
• poc_driving_lateral — py -3.11 examples/poc_driving_lateral.py
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 · steady_cornering · bicycle_model_step · 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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