slip_predict — DRIVE roverslip op

• 資料種類:table × signal → table

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.slip_predict(model, slopes, level: 'float' = 0.9) -> 'dict'(要直接呼叫實作,import roverslip; roverslip.slip_predict(model, slopes, level: 'float' = 0.9) -> 'dict';從台帳取用則 opsdrive.get("slip_predict"))

用法

> 該運算子的說明尚無譯文,以下照原文給出。

滑り率の予測と両側 `level` の帯。ガウス過程は観測の予測分布(潜在の分散 + 雑音)、分位点回帰は曲線そのもの。

返り値 `{"mean", "std", "lower", "upper", "median", "level"}(各 (n,))。分位点回帰の mean` は当てはめた

分位点の平均、`std` は四分位範囲 / 1.349、帯の端は (1 ± level)/2 の分位点(当てはめた段に無ければ ValueError)に、

共形の補正(:func:slip_quantile_fit の `conformal`)があればその幅を足す。

參考(範例資料・文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者・年份)與用途見上面的族使用指南。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• poc_rover_slip_risk_path — py -3.11 examples/poc_rover_slip_risk_path.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 table 作為輸入)

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

同類別(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 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

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