world op• データ種: table → table
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.world_build(course, *, props=(), kerb_height: 'float' = 0.15, kerb_width: 'float' = 0.3, lines: 'bool' = True, ground_margin: 'float' = 8.0, ground_step: 'float' = 4.0, joint_step: 'float' = 0.5, asset_root=None) -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import driveworld; driveworld.world_build(course, *, props=(), kerb_height: 'float' = 0.15, kerb_width: 'float' = 0.3, lines: 'bool' = True, ground_margin: 'float' = 8.0, ground_step: 'float' = 4.0, joint_step: 'float' = 0.5, asset_root=None) -> 'dict'、台帳から引くなら opsdrive.get("world_build"))
コース(要素か layout)から世界を組む。
路面 = 全体を覆う平面(z = 0、ラベル 0)。各要素の多角形の縁に縁石(ラベル 1、継ぎ目の辺は除く)、
縁の内側 0.15 m に白線(ラベル 9)。坂道は斜面のメッシュ(ラベル 0)。交差点の `signal_poses` には信号機を立て
(初期状態 "red"、日本式: 向こう側の柱 + アームで車線上に横型 3 灯、roadjp)、`stop_lines に停止線、crosswalks に横断歩道の縞。props は (asset_name, x, y, yaw)` か
`(asset_name, x, y, yaw[, dims[, paint]]) の並び(paint = 車の車体色、:data:CAR_PAINTS)。返り値 = {"V","F","face_label","face_color","objects","bounds","course"}`。
• 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。
• poc_driving_longitudinal — py -3.11 examples/poc_driving_longitudinal.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
• poc_world_terrain — py -3.11 examples/poc_world_terrain.py
table を入力に取れる)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same · rss_longitudinal_opposite
world)world_camera · load_asset · 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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