understeer_gradient — DRIVE lateral op

• 데이터 종류: 없음 → table(인자만으로 정해지는 연산자 —— 이미지나 데이터 입력을 받지 않습니다)

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.understeer_gradient(params: 'dict') -> 'Dict[str, float]'(구현을 직접 호출하려면 import drivelateral; drivelateral.understeer_gradient(params: 'dict') -> 'Dict[str, float]', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("understeer_gradient"))

사용법

언더스티어 구배 K = (m/L)(l_r/C_f − l_f/C_r) [rad/(m/s²)]와 특성 속도 / 임계 속도.

params: mass [kg], l_f/l_r(무게중심에서 앞/뒤 차축까지)[m], c_f/c_r(축별 코너링 파워)[N/rad].

반환값: K, kind("understeer"/"neutral"/"oversteer"), characteristic_speed(K > 0 이면 √(L/K), 요 레이트 게인이 최대가 되는 속도), critical_speed(K < 0 이면 √(−L/K), 이를 넘으면 불안정). 없는 것은 inf.

Raises ValueError: 누락되었거나 양수가 아닌 파라미터.

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• poc_driving_lateral — py -3.11 examples/poc_driving_lateral.py

타입이 이어지는 다음 연산자(table 를 입력으로 받는 것)

course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same

같은 카테고리(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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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