carla_scene_synthetic — DRIVE carla op

• データ種: 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)

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.carla_scene_synthetic(lead_distance_m: 'float' = 20.0, *, width: 'int' = 320, height: 'int' = 180, fov_deg: 'float' = 90.0, cam_height: 'float' = 1.6, lateral: 'float' = 0.0, lead_asset: 'str' = 'sedan', asset_root=None) -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import carlabridge; carlabridge.carla_scene_synthetic(lead_distance_m: 'float' = 20.0, *, width: 'int' = 320, height: 'int' = 180, fov_deg: 'float' = 90.0, cam_height: 'float' = 1.6, lateral: 'float' = 0.0, lead_asset: 'str' = 'sedan', asset_root=None) -> 'dict'、台帳から引くなら opsdrive.get("carla_scene_synthetic"))

使い方

自前の世界(直線路 + 先行車)を CARLA の規約の場面記録にする(撮影記録と同じ鍵・型)。

自車のカメラは (x = 20, y = 0, z = cam_height) で +x を向き、先行車(`lead_asset`)の後ろ面がカメラから

`lead_distance_m 先(横に lateral m、Fullseye の +y = 左)に来る。lead_distance_m <= 0` は先行車なし。

返り値には `depth [m] と label(Fullseye のラベル像)と pose`(render3d の world → camera)も入れる

(記録の鍵ではないが門で使う)。

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)

• poc_carla_bridge — py -3.11 examples/poc_carla_bridge.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(carla)

carla_labels · carla_label_map · carla_label_unmap · carla_depth_decode · carla_depth_encode · carla_intrinsics · intrinsics_to_fullseye · intrinsics_to_carla

*Provenance: carlabridge.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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