Add unit tests that check algorithm outputs
Maintainer thường phản hồi trong vòng 9 ngày
Đánh giá
- Độ khó
- 5/5
- Thời gian dự kiến
- Hơn một tuần
- Mức phù hợp với người mới
- 35/100
- Loại issue
- Tính năng
- Độ rõ ràng
- Khá rõ ràng
- Mức độ hoạt động
- Đình trệ
- Công nghệ
- python
- Lĩnh vực
- autonomous-driving, robotics, testing
Hướng nghiên cứu
Read test/test_polar_histogram.py for the project’s testing example, then choose one component from the listed localizers, controllers, planners, maps, search algorithms, or detectors. Build small tests with known inputs and expected outputs; for example, check A* path length, straight-ahead Pure Pursuit steering, or kd-tree results against brute force. Done means the chosen component has focused output-checking unit tests; coordinate the component in the issue and open one PR for it.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
Problem
Most tests are smoke tests that only run main() with show_plot = False. They don't check outputs, so wrong results pass (e.g. an obstacle yaw bug or a planner that finds a bad path). There are no direct unit tests for:
- Localizers: EKF, UKF, particle filter
- Controllers: Pure Pursuit, Adaptive Pure Pursuit, Stanley, Rear Wheel Feedback, LQR, MPC, MPPI
- Planners: A*, Dijkstra, RRT family, PRM and others
- Maps and search: grid map, binary occupancy grid, cost/NDT/potential maps, kd-tree
- Detectors: L-shape fitting, robust least squares
Expected fix
Add small unit tests that check outputs on simple inputs where the answer is known, for example:
- A* on an empty grid returns a path of the expected length
- Pure Pursuit returns zero steering when the target point is straight ahead
- kd-tree nearest neighbor matches a brute-force search
Please open one PR per component, and mention which component you are working on in this issue to avoid duplicate work. See test/test_polar_histogram.py for an example.
- Ngôn ngữ chính
- Python
- Star
- 1.9k
- Fork
- 313
- Merge trung bình
- 9 ngày 10 giờ
- Pull request đã merge (30 ngày)
- 7
Chuẩn bị môi trường
Khởi chạy dev container của dự án ngay trên trình duyệt, bằng tài khoản GitHub của bạn.
- Có Dockerfile hoặc tệp Docker Compose
- Không có mẫu pull request
- Không có hướng dẫn đóng góp
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Issue khác của ShisatoYano/AutonomousVehicleControlBeginnersGuide
-
good first issue refactoring
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 82/100
ShisatoYano/AutonomousVehicleControlBeginnersGuide#129 · 1 bình luận ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 9 ngày
-
documentation good first issue
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 78/100
ShisatoYano/AutonomousVehicleControlBeginnersGuide#99 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 9 ngày
-
documentation good first issue
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 82/100
ShisatoYano/AutonomousVehicleControlBeginnersGuide#98 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 9 ngày
-
documentation enhancement
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 76/100
ShisatoYano/AutonomousVehicleControlBeginnersGuide#88 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 9 ngày
-
long term
Độ khó 5/5 Hơn một tuần Mức phù hợp với người mới 25/100
ShisatoYano/AutonomousVehicleControlBeginnersGuide#131 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 9 ngày
Tất cả issue của ShisatoYano/AutonomousVehicleControlBeginnersGuide
Issue tương tự
-
ai_p2 bug comp-datalake
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 85/100
ClickHouse/ClickHouse#128306 · 1 bình luận ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 85/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
[Bug] PROPOSE docs promise approval before saving, but save_learning has no confirmation flagĐang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 75/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
[bug] openlit: LLM spans from openlit 1.37+ get no OpenInference attributes, and cache and reasoning token counts are droppedCó thể đã có người làm @sohom-cs đã nhận hôm nay. Đang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 74/100
Arize-ai/openinference#4199 · 1 reaction ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 2 ngày
-
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 82/100
MichaelYcJo/SpecSeal#1192 ·