fullseye

slip_predict — DRIVE roverslip op

• データ種: table × signal → table
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.slip_predict(model, slopes, level: 'float' = 0.9) -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import roverslip; roverslip.slip_predict(model, slopes, level: 'float' = 0.9) -> 'dict'、台帳から引くなら opsdrive.get("slip_predict"))

使い方

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。

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)

• gallery_drive_soil_tactile — py -3.11 examples/gallery_drive_soil_tactile.py
• poc_rover_slip_risk_path — py -3.11 examples/poc_rover_slip_risk_path.py

型が繋がる次の op(table を入力に取れる)

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

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

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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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