pass op• 데이터 종류: points → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.mirror_image_side(eye_xy, mirror_center_xy, mirror_normal_xy, points, *, heading, velocities=None) -> 'Dict[str, object]'(구현을 직접 호출하려면 import drivepass; drivepass.mirror_image_side(eye_xy, mirror_center_xy, mirror_normal_xy, points, *, heading, velocities=None) -> 'Dict[str, object]', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("mirror_image_side"))
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カーブミラーに映る点が、鏡の中心より左右どちらに見えるか・どちらへ動いて見えるか(平面鏡の閉形式)。場面 S064・S130。
左右の向きは凸面鏡でも同じ(門で光線追跡と照合。凸面は角を縮めるだけ)。
上から見た 2 次元(x, y)。像 P' = P − 2((P − M)·n)n(`drivedecide.mirror_reflection_matrix` の 2 次元版)。
`image_offset = 眼から鏡の中心を見る向きに対する像の向きの角(+ = 左)。real_side = heading`(運転者の前)に
対して物が左(+1)か右(−1)か。`velocities を渡すと image_motion = 像の角の速さ、direct_motion` = 眼から物を
直接見たときの角の速さ(遮りは見ない)、`virtual_eye_motion` = 仮想の眼 E' から見た角の速さ(= −image_motion が恒等式)、
`reversed` = 像と直接の動きの向きが逆か。
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
• (아직 없음)
table 를 입력으로 받는 것)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
pass)overtake_requirement · overtake_return_gap · no_overtaking_zones · overtake_permitted · overtaken_conduct_check · lane_change_follower_decel · lane_change_permitted · roundabout_entry_check
*Provenance: drivepass.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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