convex_mirror_misjudge — DRIVE pass op

• 데이터 종류: any × any → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.convex_mirror_misjudge(object_distance, speed, radius: 'float', *, eye_distance: 'float') -> 'Dict[str, object]'(구현을 직접 호출하려면 import drivepass; drivepass.convex_mirror_misjudge(object_distance, speed, radius: 'float', *, eye_distance: 'float') -> 'Dict[str, object]', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("convex_mirror_misjudge"))

사용법

볼록거울에 비친 차의 거리와 속력을 평면거울로 여기고 읽었을 때의 오판(근축 닫힌 식, 배열 가능). 장면 S064·S130.

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

k = 1 + 2e/R。距離(大きさから): â = k a。速さは読み方で 3 つ:

speed_size_consistent = k v(大きさの変化を、大きさから読んだ距離と矛盾なく読む → 速く見える)、speed_size_anchored = k v (e + a)²/(e + k a)²(本当の距離 a にある物の大きさの変化として読む → a > e/√k で遅い)、speed_lateral_anchored = v (e + a)/(e + k a)(横切る動きの角の速さを本当の距離で読む → 遅い)。tau_apparent = (e + k a)/(k v)(大きさとその変化率の比 = 見かけの到達時間)、tau_true = a / v。遠く見える(k > 1)は読み方によらないが、遅く見えるのは本当の距離に錨を置いたときだけ —— 返り値の 3 つで分かる。

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_pass — py -3.11 examples/poc_driving_pass.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(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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