load_asset — DRIVE world 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.load_asset(name: 'str', dims=None, *, root=None, paint=None) -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import driveworld; driveworld.load_asset(name: 'str', dims=None, *, root=None, paint=None) -> 'dict'、台帳から引くなら opsdrive.get("load_asset"))

使い方

同梱資産をメッシュ dict に: `{"V", "F", "color", "label", "name", "dims"}`。

z-up に直し、箱の寸法を `dims(既定 = :data:ASSETS` の実寸)に軸ごとに合わせ、原点を箱の底面中心に置く。

未知の名前・寸法 ≤ 0 は ValueError。同じ名前は 1 度だけ読む(キャッシュ)。

`paint: 車の車体色(:data:CAR_PAINTS` の名前か (r, g, b)、None = 元の色)。車体の面だけを塗り替え、ガラス・タイヤ・灯火は元のまま、

テクスチャの濃淡(明るさの比)は保つ。パトカー・タクシー(塗装が意味を持つ)と車以外は ValueError。

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_longitudinal — py -3.11 examples/poc_driving_longitudinal.py

• poc_driving_pass — py -3.11 examples/poc_driving_pass.py

• poc_driving_school — py -3.11 examples/poc_driving_school.py

• poc_driving_weather — py -3.11 examples/poc_driving_weather.py

• poc_ttc_rss — py -3.11 examples/poc_ttc_rss.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(world)

world_build · world_camera · world_move

*Provenance: driveworld.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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