lateral op• 데이터 종류: any → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.pure_pursuit_curvature(pose, path, lookahead, *, start_index=None, window: 'int' = 40) -> 'Dict[str, np.ndarray]'(구현을 직접 호출하려면 import drivelateral; drivelateral.pure_pursuit_curvature(pose, path, lookahead, *, start_index=None, window: 'int' = 40) -> 'Dict[str, np.ndarray]', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("pure_pursuit_curvature"))
pure pursuit: 뒤차축 중심(pose = (x, y, ψ), (N, 3) 가능)에서 경로 위 거리 L_d 앞의 점을 겨누는 곡률 κ = 2 sin α / L_d.
경로는 꺾은선 (M, 2). 가장 가까운 점을 찾고, 거기서 앞쪽으로 처음 거리가 L_d 가 되는 점을 구간 위에서 2 차 방정식으로 구한다(경로 끝까지 닿지 않으면 끝점을 겨누고 L_d 를 그 거리로 한다). start_index 와 window 로 가장 가까운 점을찾는 범위를 좁힌다(긴 경로의 반복을 빠르게 한다. None 이면 전체).
반환값: kappa, alpha, goal (N, 2), index(가장 가까운 구간), lateral(경로로부터의 횡편차, 왼쪽이 양), lookahead(실제 거리). pose 가 하나면 맨 앞 차원을 뺀다.
Raises ValueError: 형태 오류, L_d ≤ 0, start_index 가 범위 밖.
• 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_driving_lateral — py -3.11 examples/poc_driving_lateral.py
table 를 입력으로 받는 것)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 · ackermann_steer_angles · offtracking_circle
*Provenance: drivelateral.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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