env op• データ種: any × any × scalar × scalar × scalar → table
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.fog_beta_from_profile(rows, luminance, horizon_row: 'float', focal: 'float', cam_height: 'float', pitch: 'float' = 0.0, *, method: 'str' = 'fit', slant: 'bool' = True, beta_range=(0.0001, 0.5), n_grid: 'int' = 400) -> 'Dict[str, float]' (実装を直接呼ぶなら import driveenv; driveenv.fog_beta_from_profile(rows, luminance, horizon_row: 'float', focal: 'float', cam_height: 'float', pitch: 'float' = 0.0, *, method: 'str' = 'fit', slant: 'bool' = True, beta_range=(0.0001, 0.5), n_grid: 'int' = 400) -> 'Dict[str, float]'、台帳から引くなら opsdrive.get("fog_beta_from_profile"))
路面の縦の輝度の曲線から霧の減衰係数 β を測る(Hautière ら 2006 の考え方)。
method="fit"(既定): 各行の路面までの距離(road_row_distance、slant=True で視線の長さ √(d² + H²))に Koschmieder L = L_h + (L₀ − L_h) e^{−β r} を当てる(β は対数格子 + 黄金分割、各 β で L₀・L_h は線形最小二乗)。method="inflection": 曲線を 5 行の移動平均で均し、2 階差分が符号を変える行 v_i から β = 2 (v_i − v_h)/λ (λ = f H / cos²α。距離を λ/(v − v_h) と近似したときの厳密な変曲点: L = L_h + (L₀ − L_h) e^{−βλ/u} の 2 階微分は u = βλ/2 で 0)。
返り値にはどちらも入る: beta(選んだ方)・beta_fit・beta_inflection(見つからなければ nan)・L0・L_h・ rms・mor(2.996/β)。
Raises ValueError: 長さ違い・地平線より下の点が 5 未満・method が不正。
• 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_weather — py -3.11 examples/poc_driving_weather.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
env)julian_day · sun_at · sun_events · sun_vector · sun_illuminance · koschmieder · mor_from_beta · beta_from_mor
*Provenance: driveenv.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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