lateral op• 데이터 종류: any → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.stanley_steer(front_pose, path, *, gain: 'float', speed, softening: 'float' = 0.0, max_steer: 'float' = inf, start_index=None, window: 'int' = 40) -> 'Dict[str, np.ndarray]'(구현을 직접 호출하려면 import drivelateral; drivelateral.stanley_steer(front_pose, path, *, gain: 'float', speed, softening: 'float' = 0.0, max_steer: 'float' = inf, start_index=None, window: 'int' = 40) -> 'Dict[str, np.ndarray]', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("stanley_steer"))
Stanley 조향각 δ = ψ_e + atan2(−k e, k_s + v)(앞차축 중심의 횡방향 편차 e는 경로 왼쪽이 양, ψ_e = 경로 방향 − ψ).
front_pose: (3,) 또는 (N, 3). max_steer 로 자른다(자르면 stanley_straight_decay 의 닫힌 형식에서 벗어난다).
반환값: steer, lateral, heading_error, index.
Raises ValueError: 형상 오류, k ≤ 0, v < 0, k_s < 0, max_steer ≤ 0.
• 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.
• gallery_drive_lateral_env — py -3.11 examples/gallery_drive_lateral_env.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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