swarmflow op• 데이터 종류: table → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.stagnation_from_centerline(field, speed=None, d_range=(0.04, 0.6), min_points: 'int' = 4, n_iter: 'int' = 80) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import swarmflow; swarmflow.stagnation_from_centerline(field, speed=None, d_range=(0.04, 0.6), min_points: 'int' = 4, n_iter: 'int' = 80) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("stagnation_from_centerline"))
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中心線の欠損を直線化して、上流の衝突点(よどみ点)・障害物の中心・半径を読む(実装 1、上流の点だけ)。
1. 欠損(3 × 3 の平均)が `d_range` の上限を超える格子のうち、最も上流のものを「衝突点のそば」とする。
2. その少し上流の列(4 列)で、欠損が最大の行を放物線で副格子に求め、平均を中心線 y_c とする
(上流の欠損 R²(Δx² − Δy²)/(Δx² + Δy²)² は Δy = 0 で最大)。
3. y_c の高さで欠損を行の間の 1 次補間で取り、衝突点のそばより上流で `d_range` の中にある格子で
1/√d = (x_c − x)/R を重みつき最小二乗で引く(速さの雑音 σ_d は 1/√d では σ_d/(2d^{3/2}) に増えるので、
重み d^{3/2} —— 欠損の小さい遠くの点は雑音で暴れる): R = −1/傾き、x_c = 切片 × R。よどみ点 = (x_c − R, y_c)。
4. `speed を与えないときは、上流の端の u を閉形式で割り戻して U を推定し直し、3 を繰り返す(U の変化が 1e-9 未満になるか n_iter` 回まで。収束は 1 次で、R = 0.6・端までの距離 3 の場で約 30 回)。
上流の端も 1/r² で欠けているので(R = 0.6、距離 3 で 4 %)、端の中央値をそのまま U にすると直線が曲がる。
Returns:
dict: `stagnation (x, y)、center (x, y)、radius、n_used、rms_residual`(1/√d の当てはめの残差)、
`speed、ok`(点が足りて傾きが負なら True)。
• 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.
• poc_swarm_obstacle_from_flow — py -3.11 examples/poc_swarm_obstacle_from_flow.py
table 를 입력으로 받는 것)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
swarmflow)sph_kernel · sph_density_pressure · swarm_simulate · swarm_render_overhead · swarm_field_from_tracks · swarm_field_from_piv · potential_flow_cylinder · velocity_deficit_map
*Provenance: swarmflow.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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