env_render — DRIVE env op

• データ種: table × matrix × matrix → table

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.env_render(world: 'dict', pose, K, width: 'int' = 640, height: 'int' = 400, env: 'Optional[dict]' = None, *, ego=None, ego_pose=None, shadows: 'bool' = True, shadow_cache: 'Optional[dict]' = None, shadow_res: 'int' = 1024) -> 'Dict[str, np.ndarray]' (実装を直接呼ぶなら import driveenv; driveenv.env_render(world: 'dict', pose, K, width: 'int' = 640, height: 'int' = 400, env: 'Optional[dict]' = None, *, ego=None, ego_pose=None, shadows: 'bool' = True, shadow_cache: 'Optional[dict]' = None, shadow_res: 'int' = 1024) -> 'Dict[str, np.ndarray]'、台帳から引くなら opsdrive.get("env_render"))

使い方

太陽・空・影・灯火・前照灯・霧・雨・まぶしさを物理の単位で描く。

Returns

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dict : `color(カメラの線形 RGB [0,1]、:func:tone_map で圧縮 —— 画像処理はこれを読む)、display`(sRGB に符号化した

表示用、図だけに使う)、`radiance(RGB の輝度 cd/m²、線形)、depth・label`・

`face(driveworld.world_camera と同じ)、shadow(bool、太陽の影の画素)、exposure`(使った倍率)、

`veil(光幕輝度 cd/m² (H,W))、illuminance`(面の照度 lx (H,W))。

`ego_pose=(x, y, yaw)` = 前照灯を付ける自車の姿勢(前端 2.25 m・左右 ±0.6 m・高さ 0.65 m に 2 灯)。

`shadow_cache` に dict を渡すと太陽のシャドウマップを使い回す(太陽と世界が変わらない間)。

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_weather — py -3.11 examples/poc_driving_weather.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(env)

julian_day · sun_at · sun_events · sun_vector · sun_illuminance · koschmieder · mor_from_beta · beta_from_mor

*Provenance: driveenv.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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