roverslip op• Datenarten: table × signal → table
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.slip_predict(model, slopes, level: 'float' = 0.9) -> 'dict' (die Implementierung direkt: import roverslip; roverslip.slip_predict(model, slopes, level: 'float' = 0.9) -> 'dict'; aus dem Register: opsdrive.get("slip_predict"))
Schlupfvorhersage und ein zweiseitiges level-Band. Beim Gauß-Prozess die prädiktive Verteilung der Beobachtungen (latente Varianz + Rauschen), bei der Quantilsregression die Kurven selbst.
Rückgabe {"mean", "std", "lower", "upper", "median", "level"} (jeweils (n,)). Bei der Quantilsregression ist mean der Mittelwert der angepassten Quantile, std der Interquartilsabstand / 1.349, und die Bandenden sind die (1 ± level)/2-Quantile (ValueError, falls nicht unter den angepassten Stufen), zu denen, falls vorhanden, die Breite der konformen Korrektur (conformal von slip_quantile_fit) addiert wird.
• 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.
• gallery_drive_soil_tactile — py -3.11 examples/gallery_drive_soil_tactile.py
• poc_rover_slip_risk_path — py -3.11 examples/poc_rover_slip_risk_path.py
table als Eingabe)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 · odometry_slip
*Provenance: roverslip.py — DRIVE Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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