lateral opなし → table(引数だけで決まる op —— 画像やデータの入力を取らない)import fullseye as fs; fs.ledger.pure_pursuit_circle_offset(radius: 'float', lookahead: 'float', wheelbase: 'float', *, understeer: 'float' = 0.0, speed: 'float' = 0.0, params: 'Optional[dict]' = None) -> 'Dict[str, float]' (実装を直接呼ぶなら import drivelateral; drivelateral.pure_pursuit_circle_offset(radius: 'float', lookahead: 'float', wheelbase: 'float', *, understeer: 'float' = 0.0, speed: 'float' = 0.0, params: 'Optional[dict]' = None) -> 'Dict[str, float]'、台帳から引くなら opsdrive.get("pure_pursuit_circle_offset"))定常円(半径 R)を pure pursuit(後車軸の中心を基準)で追うときの定常の円の半径 ρ と横ずれ ρ − R(外へ正)。
運動学 + アンダーステア(params = None): 指令の舵角 δ = L κ_cmd に対し実際の曲率が κ_cmd / (1 + K v²/L)
になるとすると、同心円の定常で ρ = √(R² + (K v²/L) L_d²)(この版で導いた閉形式)。K = 0 なら ρ = R(横ずれ 0)。
線形 2 輪等価モデル(params を与える。δ = atan(L κ_cmd)): 定常では車体の向きが後車軸の速度(円の接線)より
後軸の横すべり角 α_r = m l_f a_y / (C_r L) だけ内を向くので、注視点の見える角が α_r 減る。定常の関係
(δ = L/R_c + K u²/R_c、β、回転の中心)を重心の旋回半径 R_c の 1 変数の方程式にして二分法で解く(半閉形式)。
運動学の式はこの効果を落とすので横ずれを小さく見積もる(PoC では約半分)。
Raises ValueError: R, L_d, L ≤ 0、注視点が円に届かない、1 + K v²/L ≤ 0、params で v < 0.5。
py -3.11 examples/poc_driving_lateral.pytable を入力に取れる)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
lateral)friction_circle_usage · curve_speed_limit · design_min_radius · understeer_gradient · steady_cornering · bicycle_model_step · ackermann_steer_angles · offtracking_circle
Provenance: drivelateral.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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