env op• 資料種類:any × any × scalar × scalar × scalar → table
• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.fog_beta_from_profile(rows, luminance, horizon_row: 'float', focal: 'float', cam_height: 'float', pitch: 'float' = 0.0, *, method: 'str' = 'fit', slant: 'bool' = True, beta_range=(0.0001, 0.5), n_grid: 'int' = 400) -> 'Dict[str, float]'(要直接呼叫實作,import driveenv; driveenv.fog_beta_from_profile(rows, luminance, horizon_row: 'float', focal: 'float', cam_height: 'float', pitch: 'float' = 0.0, *, method: 'str' = 'fit', slant: 'bool' = True, beta_range=(0.0001, 0.5), n_grid: 'int' = 400) -> 'Dict[str, float]';從台帳取用則 opsdrive.get("fog_beta_from_profile"))
> 該運算子的說明尚無譯文,以下照原文給出。
路面の縦の輝度の曲線から霧の減衰係数 β を測る(Hautière ら 2006 の考え方)。
`method="fit"(既定): 各行の路面までの距離(:func:road_row_distance、slant=True` で視線の長さ √(d² + H²))に
Koschmieder L = L_h + (L₀ − L_h) e^{−β r} を当てる(β は対数格子 + 黄金分割、各 β で L₀・L_h は線形最小二乗)。
`method="inflection"`: 曲線を 5 行の移動平均で均し、2 階差分が符号を変える行 v_i から β = 2 (v_i − v_h)/λ
(λ = f H / cos²α。距離を λ/(v − v_h) と近似したときの厳密な変曲点: L = L_h + (L₀ − L_h) e^{−βλ/u} の 2 階微分は u = βλ/2 で 0)。
返り値にはどちらも入る: `beta(選んだ方)・beta_fit・beta_inflection(見つからなければ nan)・L0・L_h`・
`rms・mor`(2.996/β)。
Raises `ValueError`: 長さ違い・地平線より下の点が 5 未満・method が不正。
• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。
• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。
• 演算法的正典(作者・年份)與用途見上面的族使用指南。
• poc_driving_weather — py -3.11 examples/poc_driving_weather.py
table 作為輸入)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
env)julian_day · sun_at · sun_events · sun_vector · sun_illuminance · koschmieder · mor_from_beta · beta_from_mor
*Provenance: driveenv.py — DRIVE 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
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