P6: Prediction & fleet (stretch)
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評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 25/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 活発
- 技術スタック
- python
調査の方向性
Read the p6-failure-prediction OpenSpec change and its dependency, issue #20; consult the linked roadmap for the dependency graph, migration, quality gates and risks, and references.md for cited work. The scope calls for labeling failures from pit notes and maintenance records in a serial-number-keyed maintenance_events table, then modeling time to failure or component degradation. Done means these prediction capabilities are implemented; cross-robot pooling is optional and depends on portable robot configuration.
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Size: L · Depends on: IgniteRobotics/flashpoint#20 · OpenSpec: p6-failure-prediction
Scope
- Label failures from pit notes and maintenance records to make a
maintenance_eventstable keyed by serial number. Unit identity makes these labels reliable. - Model time to failure or degradation slopes per component (thermal rise rate, residual drift). Literature shows measurable current and speed shifts before faults (Jin et al., 2014).
- Optionally pool data across robots or teams. That needs the robot config to be portable.
Moved from the rewrite roadmap on 2026-10-19. That doc keeps the dependency graph, migration, quality gates and risks. Status lives here. Author-year citations are in references.md. pitfall N refers to 03-pitfalls-and-performance.md.
- 主要言語
- Python
- スター
- 0
- フォーク
- 1
- 平均マージ
- 18時間 37分
- マージ済み PR（30日）
- 15
環境構築
このプロジェクトには開発コンテナ、Dockerfile、コントリビューションガイドがありません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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