roverslip op• Data kinds: table × signal → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.slip_predict(model, slopes, level: 'float' = 0.9) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import roverslip; roverslip.slip_predict(model, slopes, level: 'float' = 0.9) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsdrive.get("slip_predict"))
slip ratio की prediction और दोनों तरफ़ की level band। Gaussian process में observation का predictive distribution (latent variance + noise), quantile regression में curve स्वयं।
लौटाता है {"mean", "std", "lower", "upper", "median", "level"} (प्रत्येक (n,))। क्वांटाइल प्रतिगमन में mean फ़िट किए गए क्वांटाइलों का माध्य है, std अंतर्चतुर्थक परास / 1.349 है, और बैंड के सिरे (1 ± level)/2 क्वांटाइल हैं (फ़िट किए गए स्तरों में न हों तो ValueError), और यदि अनुरूप (conformal) सुधार (slip_quantile_fit का conformal) हो तो उसकी चौड़ाई जोड़ी जाती 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।
• 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 को input के रूप में लेते हैं)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. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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