lateral op• Datenarten: keine → table (ein Operator, der allein durch seine Argumente bestimmt ist — er nimmt kein Bild und keine Daten entgegen)
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.understeer_gradient(params: 'dict') -> 'Dict[str, float]' (die Implementierung direkt: import drivelateral; drivelateral.understeer_gradient(params: 'dict') -> 'Dict[str, float]'; aus dem Register: opsdrive.get("understeer_gradient"))
Untersteuergradient K = (m/L)(l_r/C_f − l_f/C_r) [rad/(m/s²)] sowie charakteristische / kritische Geschwindigkeit.
params: mass [kg], l_f / l_r (vom Schwerpunkt zur Vorder- / Hinterachse) [m], c_f / c_r (Schräglaufsteifigkeit je Achse) [N/rad].
Rückgabe: K, kind ("understeer" / "neutral" / "oversteer"), characteristic_speed (√(L/K) bei K > 0, die Geschwindigkeit mit maximaler Gierratenverstärkung), critical_speed (√(−L/K) bei K < 0; darüber instabil). Was nicht existiert, ist inf.
Raises ValueError: fehlende / nicht positive Parameter.
• 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.
• poc_driving_lateral — py -3.11 examples/poc_driving_lateral.py
table als Eingabe)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 · steady_cornering · bicycle_model_step · ackermann_steer_angles · offtracking_circle · rear_axle_path
*Provenance: drivelateral.py — DRIVE Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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