env op• 데이터 종류: 없음 → table(인자만으로 정해지는 연산자 —— 이미지나 데이터 입력을 받지 않습니다)
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.env_params(when=None, lat: 'float' = 35.6581, lon: 'float' = 139.7414, *, sun=None, cloud: 'float' = 0.0, fog_mor: 'Optional[float]' = None, rain: 'float' = 0.0, headlamps: 'str' = 'off', north_yaw: 'float' = 90.0, lamp_luminance: 'float' = 10000.0, exposure: 'Optional[float]' = None, max_gain: 'float' = 1.0, glare_model: 'str' = 'stiles_holladay', fog_layer: 'float' = 100.0, seed: 'int' = 0) -> 'Dict[str, object]'(구현을 직접 호출하려면 import driveenv; driveenv.env_params(when=None, lat: 'float' = 35.6581, lon: 'float' = 139.7414, *, sun=None, cloud: 'float' = 0.0, fog_mor: 'Optional[float]' = None, rain: 'float' = 0.0, headlamps: 'str' = 'off', north_yaw: 'float' = 90.0, lamp_luminance: 'float' = 10000.0, exposure: 'Optional[float]' = None, max_gain: 'float' = 1.0, glare_model: 'str' = 'stiles_holladay', fog_layer: 'float' = 100.0, seed: 'int' = 0) -> 'Dict[str, object]', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("env_params"))
렌더링 조건을 모읍니다(env_render에 전달).
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
when + 緯度経度(既定 = 東京の暦計算室の代表点)から太陽を出す。sun=(elevation, azimuth) で直接与えてもよい。fog_mor = 気象光学距離 [m] (None で霧なし)、rain ∈ [0, 1] (0 = 乾き。濡れた路面・雨筋の強さ)、headlamps ∈ {"off", "low", "high"}、exposure = 固定の露出(輝度 → 画素値の倍率。None で自動)、max_gain = 自動露出の倍率の上限(暗い夜に雑に明るくしない)。
• 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_weather — py -3.11 examples/poc_driving_weather.py
table 를 입력으로 받는 것)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
env)julian_day · sun_at · sun_events · sun_vector · sun_illuminance · koschmieder · mor_from_beta · beta_from_mor
*Provenance: driveenv.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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