slip_cvar — DRIVE roverslip op

• データ種: table × signal × scalar → signal

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.slip_cvar(model, slopes, alpha: 'float' = 0.9, sign: 'float' = 1.0) -> 'np.ndarray' (実装を直接呼ぶなら import roverslip; roverslip.slip_cvar(model, slopes, alpha: 'float' = 0.9, sign: 'float' = 1.0) -> 'np.ndarray'、台帳から引くなら opsdrive.get("slip_cvar"))

使い方

滑り率の CVaR_α(上側 1 − α の尾の条件付き期待値)。`sign = −1` で −s の CVaR(下りの空走・横滑りの大きさ)。

ガウス過程は閉形式 `μ + σ φ(Φ⁻¹(α)) / (1 − α)`(α = 0 で平均、σ は観測の予測分布)。分位点回帰は

`(1/(1 − α)) ∫_α^{q_max} Q(u) du を当てはめた段で台形則に、q_max` より上の尾は最上段の値で埋める

(尾を細く見積もる向きの近似 —— 段の外の分布は分からない)。返り値 (n,)。

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• (まだありません)

型が繋がる次の op(signal を入力に取れる)

flight_vacuum · magnus_lift_coefficient · drag_coefficient_sphere · restitution_from_apexes · restitution_from_intervals · fit_parabola · flight_fit · fit_aero

同カテゴリ(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. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

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