curvature_speed_plan — DRIVE `lateral` op

• Datenarten: any → table

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.curvature_speed_plan(s, kappa, *, v_max, a_lat_max: 'float', a_accel: 'float', a_decel: 'float', a_total: 'Optional[float]' = None, v_start: 'Optional[float]' = None, v_end: 'Optional[float]' = None) -> 'Dict[str, np.ndarray]' (die Implementierung direkt: import drivelateral; drivelateral.curvature_speed_plan(s, kappa, *, v_max, a_lat_max: 'float', a_accel: 'float', a_decel: 'float', a_total: 'Optional[float]' = None, v_start: 'Optional[float]' = None, v_end: 'Optional[float]' = None) -> 'Dict[str, np.ndarray]'; aus dem Register: opsdrive.get("curvature_speed_plan"))

Verwendung

Geschwindigkeitsplanung, die aus einer Krümmungsfolge eine Geschwindigkeitsobergrenze bildet und in 2 Durchläufen (vorwärts und rückwärts) die Beschleunigungs- und Verzögerungsgrenzen einhält (klassisches Verfahren).

s: Bogenlänge (steigend, (N,)). kappa: Krümmung an jedem Punkt (Vorzeichen egal). v_max: Obergrenze der Geschwindigkeit (Skalar oder (N,), z. B. zulässige Höchstgeschwindigkeit, Abschnitte mit Schrittgeschwindigkeit). Obergrenze v_lim = min(v_max, √(a_lat_max/|κ|)). Zwischen den Schritten ist v² linear in s (konstante Beschleunigung/Verzögerung). Wird a_total (Radius des Reibkreises, z. B. μg) angegeben, wird die Längsbeschleunigung zusätzlich durch √(a_total² − (v²κ_m)²) begrenzt (κ_m = größeres |κ| der beiden Schrittenden; gelöst über eine quadratische Gleichung, daher gilt überall im Schritt √(a_x² + a_y²) ≤ a_total). a_lat_max ≤ a_total wird verlangt.

Rückgabe: v, v_limit, ax (Längsbeschleunigung je Schritt, (N−1,)), ay_max (maximale Querbeschleunigung im Schritt), time (Ankunftszeit, exakte Zeit bei in v² linearem Verlauf).

Raises ValueError: falsche Form, s nicht steigend, Obergrenze nicht positiv, a_lat_max > a_total, v_start/v_end über der Obergrenze.

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_driving_lateral — py -3.11 examples/poc_driving_lateral.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 (`lateral`)

friction_circle_usage · curve_speed_limit · design_min_radius · understeer_gradient · steady_cornering · bicycle_model_step · ackermann_steer_angles · offtracking_circle

*Provenance: drivelateral.py — DRIVE Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

curvature_speed_plan — DRIVE lateral op