roverslip op• 데이터 종류: image2d × scalar × any → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.cvar_cost_map(dtm, cell: 'float', model, alpha: 'float' = 0.9, speed: 'float' = 0.05, s_max: 'float' = 0.9, soil_map=None, extrapolate: 'bool' = False) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import roverslip; roverslip.cvar_cost_map(dtm, cell: 'float', model, alpha: 'float' = 0.9, speed: 'float' = 0.05, s_max: 'float' = 0.9, soil_map=None, extrapolate: 'bool' = False) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("cvar_cost_map"))
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数値標高(DTM)から、8 近傍の辺ごとの所要時間 [s] を、辺の傾き(進む向きの符号つき)の滑りの CVaR_α で割り引いて作る。
`dtm (H, W) [m]、cell [m]。辺 (i, j) → 近傍 k の傾き θ = atan2(Δz, 水平距離)`、悲観的な滑り
`ρ = CVaR_α(s(θ))(θ ≥ 0)/ CVaR_α(−s(θ))(θ < 0)、所要時間 L / (v (1 − ρ))、L` は 3-D の辺の長さ。
`ρ ≥ s_max と範囲外は inf。extrapolate = False`(既定)では、模型を当てはめたデータの角の範囲
(`x_range`)の外の傾きの辺も inf(分からない斜面は通らない)—— ガウス過程はデータの外で事前の平均に戻るので、
外挿させると急斜面ほど「滑らない」と答える(門の罠)。`alpha = 0 なら平均の滑り(リスクに中立)。model は 1 個か、soil_map`
(H, W の整数 0..K−1)と組で K 個の list。返り値 ``{"cost": (8, H, W), "risk_slip": (8, H, W), "pitch": (8, H, W) [deg],
"offsets": (8, 2), "worst_slip": (H, W) 8 方向の ρ の最大, "alpha", "cell"}``。横方向の傾き(横転・横滑り)は入れない。
• 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.
• poc_rover_slip_risk_path — py -3.11 examples/poc_rover_slip_risk_path.py
table 를 입력으로 받는 것)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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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