tile_params — DRIVE inf 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.tile_params(tile: 'float' = 200.0, cells: 'int' = 8, relief: 'float' = 6.0, road_width: 'float' = 7.0, flat: 'float' = 18.0, blend: 'float' = 20.0, p_road: 'float' = 0.85, jitter: 'float' = 0.25, seed: 'int' = 20261001) -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import driveinf; driveinf.tile_params(tile: 'float' = 200.0, cells: 'int' = 8, relief: 'float' = 6.0, road_width: 'float' = 7.0, flat: 'float' = 18.0, blend: 'float' = 20.0, p_road: 'float' = 0.85, jitter: 'float' = 0.25, seed: 'int' = 20261001) -> 'dict'、台帳から引くなら opsdrive.get("tile_params"))

使い方

区画の表。`tile = 一辺 [m]、cells = 区画あたりの格子の升目数(起伏の波長 ≈ tile/cells)、relief` = 起伏の振幅 [m]、

`road_width [m]、道から flat m は平ら、そこから blend` m で起伏へ戻す(★flat は地面の格子の三角形が道に掛かっても

地面が道より上に出ない幅: 道幅の半分 + 格子の対角 —— 10 m の格子で 3.5 + 14.1 ≈ 18 m。6 m では道が地面に埋もれた)、`p_road` = 辺を道が横切る確率、

`jitter = 区画の中の分岐点のずらし(区画の一辺に対する割合)、seed` = 世界の種。

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_driving_endless_map — py -3.11 examples/poc_driving_endless_map.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(inf)

tile_hash · tile_uniform · pose_normalize · tile_edge_crossing · tile_roads · tile_road_distance · tile_height · tile_mesh

*Provenance: driveinf.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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