roverslip op• 데이터 종류: signal × table × any × scalar → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.slope_slip_curve(slopes_deg, wheel, soil, mass: 'float', n_wheels: 'int' = 6, gravity: 'float' = 3.72, s_min: 'float' = -0.9, s_max: 'float' = 0.99) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import roverslip; roverslip.slope_slip_curve(slopes_deg, wheel, soil, mass: 'float', n_wheels: 'int' = 6, gravity: 'float' = 3.72, s_min: 'float' = -0.9, s_max: 'float' = 0.99) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("slope_slip_curve"))
> 이 연산자의 설명은 아직 번역이 없습니다. 원문을 그대로 싣습니다.
斜面の角(度、登りが正)ごとに、車体の重さを支えつつ斜面方向の重力成分を牽引力で釣り合わせる定常の滑り率。
1 輪あたり `F_z = m g cos β / N、必要な牽引力 m g sin β / N`。滑り率を [s_min, s_max] で二分法
(内側で沈下も二分法)。`s_max でも牽引力が足りない角は feasible = False・slip = nan`(立ち往生)、
下りで `s_min` でも止まれない角も同じ。既定の重力は火星 3.72 m/s²。
返り値 `{"slope", "slip", "sinkage", "feasible", "max_slope"}(max_slope` は登れる最大の角の内挿 [deg]、
範囲内に限界が無ければ nan)。
• 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 · ground_shift_track · odometry_slip · slip_gp_fit
*Provenance: roverslip.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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