walkterrain op• 데이터 종류: points → depth
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.elevation_map(points, cell: 'float' = 0.05, agg: 'str' = 'max', bounds=None)(구현을 직접 호출하려면 import terrain; terrain.elevation_map(points, cell: 'float' = 0.05, agg: 'str' = 'max', bounds=None), 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("elevation_map"))
• 원장 경유의 반환값: fullseye.ledger.elevation_map(...) 는 선언된 out 형 depth 의 값만 반환합니다(실제 함수는 보조 정보도 반환). 버려진 쪽이 필요하면 fullseye.ledger.elevation_map.raw(...) 를 쓰거나 terrain.elevation_map 를 직접 호출하세요.
• GPU: 없음(CPU 참조 구현만)
점군을 2.5-D 고도 격자로 비닝한다.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
points : (N, 3) array of (x, y, z), z = height.
cell : grid resolution in world units.
agg : 'max' (canopy / obstacle-safe, default), 'min' (ground), or 'mean'.
bounds : optional (xmin, xmax, ymin, ymax); defaults to the data extent.
Returns (grid, extent) where grid[i, j] is the aggregated height of cell (row i = y, col j = x) and empty cells are nan. extent is (xmin, xmax, ymin, ymax).
空の入力(points が 0 要素)は bounds があれば全セル nan の格子を返す(理由: 観測の無い範囲は nan = 観測していない。bounds が無ければ範囲が決まらないので ValueError)。An empty cloud with bounds gives an all-nan grid; without bounds it raises ValueError (no extent).
• 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.
• perception_pipeline — py -3.11 examples/perception_pipeline.py
• physical_ai_perception — py -3.11 examples/physical_ai_perception.py
• walking_ops_tour — py -3.11 examples/walking_ops_tour.py
depth 를 입력으로 받는 것)spin_from_marker_sequence · carla_transform_matrix · carla_pose_to_world · carla_camera_pose · carla_xy_yaw · carla_scene_load · town_chain · osm_parse
walkterrain)fill_gaps · elevation_traversability · foothold_score · ground_surface · ground_plane · detect_obstacles · fuse_elevation · roughness_map
*Provenance: terrain.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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