sun_events — DRIVE `env` op

• 데이터 종류: scalar × scalar × scalar × scalar × scalar → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.sun_events(year: 'int', month: 'int', day: 'int', lat: 'float', lon: 'float', tz_hours: 'float' = 9.0, *, h0: 'float' = -0.8333) -> 'Dict[str, object]'(구현을 직접 호출하려면 import driveenv; driveenv.sun_events(year: 'int', month: 'int', day: 'int', lat: 'float', lon: 'float', tz_hours: 'float' = 9.0, *, h0: 'float' = -0.8333) -> 'Dict[str, object]', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("sun_events"))

• GPU: 없음(CPU 참조 구현만)

사용법

그날(지방 역일)의 일출·남중·일몰 시각과 일출·일몰 방위, 남중 고도.

해돋이 = 태양 중심의 기하학 고도는h0 '' 교차하는 시간. h0="naoj"로 국립 천문대 달력 계산실의 정의(태양의 상변이 시지평선, 지평대기차 35′8″, 시반경은 거리로부터). 남중 = 시각 0. 둘 다 sun_at 를 시간에 대해 풀어 준다 (이분법, 구간 폭 1e-7 일 미만 ≈ 0.009 초까지).

Returns

dict :sunrise ''/transit ''/sunset ''(시간대 datetime, 일출이 없으면 None), sunrise_azimuth'' / sunset_azimuth''(도), transit_altitude''(도, 대기 차이가 없는 기하학적 고도, transit_altitude_apparent'').

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• poc_driving_weather — py -3.11 examples/poc_driving_weather.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`table` 를 입력으로 받는 것)

course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same

같은 카테고리(`env`)

julian_day · sun_at · sun_vector · sun_illuminance · koschmieder · mor_from_beta · beta_from_mor · road_row_distance

*Provenance: driveenv.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

sun_events — DRIVE env op

사용법