roverslip op• 데이터 종류: any × signal × scalar → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.odometry_slip(position, wheel_angle, radius: 'float', window: 'int' = 1) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import roverslip; roverslip.odometry_slip(position, wheel_angle, radius: 'float', window: 'int' = 1) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("odometry_slip"))
시각 주행거리 측정의 위치 열과 차륜의 누적 회전각으로부터 실제 슬립률 s = 1 − Δx / (r Δφ).
position 은 (T,) 의 진행 거리 또는 (T, 2) 의 평면 위치 [m], wheel_angle 은 (T,) 의 바퀴 누적 회전각 [rad], radius = r [m]. window 개 분량의 구간으로 묶어서 나눈다(짧은 구간은 잡음을 줍는다). 바퀴가 거의 돌지 않는구간(r Δφ 가 전체 중앙값의 1 % 미만)은 nan. 반환값 {"slip": (T − window,), "slip_total": 全区間の 1 個, "distance": 区間ごとの車体の移動 [m], "wheel_travel": 区間ごとの r Δφ [m]}.
• 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 · slip_gp_fit
*Provenance: roverslip.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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