decide op• データ種: signal → table
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.doppler_track(signal, fs, *, f_high: 'float' = 960.0, f_low: 'float' = 770.0, c: 'float' = 343.0, smooth: 'float' = 0.005, guard: 'float' = 0.01, edge: 'float' = 0.05, v_tol: 'float' = 1.0, verdict_window: 'float' = 0.5) -> 'Dict[str, object]' (実装を直接呼ぶなら import drivedecide; drivedecide.doppler_track(signal, fs, *, f_high: 'float' = 960.0, f_low: 'float' = 770.0, c: 'float' = 343.0, smooth: 'float' = 0.005, guard: 'float' = 0.01, edge: 'float' = 0.05, v_tol: 'float' = 1.0, verdict_window: 'float' = 0.5) -> 'Dict[str, object]'、台帳から引くなら opsdrive.get("doppler_track"))
サイレンの音から瞬時周波数を推定し、近づいている / 遠ざかっているを判定する。
1. 解析信号(FFT の Hilbert 変換)の位相差 → 瞬時周波数 f(t) = arg(z[n+1] z̄[n]) fs / 2π。
2. 幅 smooth 秒の移動中央値。
3. 各時刻で公称の 2 音(f_high / f_low)のうち比が近い方を「発した音」とみなし、ドップラー係数 D = f / f_nom、視線速度 v_r = c (1 − 1/D)(doppler_shift を v_r について解いたもの)。
4. 音が切り替わる所(中央値の跳び > 20 Hz)の前後 guard 秒と、両端 edge 秒は無効(valid = False)。
5. 判定: 最後の verdict_window 秒の有効な v_r の中央値が +v_tol より大 → "approaching"、−v_tol より小 → "receding"、間 → "abeam"。state は各時刻の同じ判定(無効な所は "unknown")。
公称音の取り違えの限界: 振り分けの境目は幾何平均 √(f_h f_l)。低い音が近づいて境目を越えるのは v_r = c (1 − √(f_l/f_h))、高い音が遠ざかって越えるのは v_r = −c (√(f_h/f_l) − 1)。960/770 Hz では +35.8 m/s(129 km/h)と −40.0 m/s。これより速い視線速度は取り違える(テストで固定)。
• 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_decisions — py -3.11 examples/poc_driving_decisions.py
table を入力に取れる)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
decide)mirror_reflection_matrix · mirror_virtual_camera · mirror_aim_normal · convex_mirror_fov · mirror_blind_zone · check_sequence_score · signal_phase_plan · signal_state
*Provenance: drivedecide.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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