decide op• 데이터 종류: signal → table
• 호출: 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]'(구현을 직접 호출하려면 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]', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("doppler_track"))
사이렌 소리로부터 순간 주파수를 추정하고 접근 중인지 / 멀어지는 중인지를 판정합니다.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
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)。
• 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_driving_decisions — py -3.11 examples/poc_driving_decisions.py
table 를 입력으로 받는 것)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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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