lidar op• Data kinds: mesh × table × matrix → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.lidar_scan(V, F, spec, T_sensor, *, labels=None, seed: 'int' = 0) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import lidarsim; lidarsim.lidar_scan(V, F, spec, T_sensor, *, labels=None, seed: 'int' = 0) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsdrive.get("lidar_scan"))
mesh world (V, F) में pose T_sensor (world ← sensor) वाले LiDAR का 1 sweep चलाता है।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
• V (N,3) float / F (M,3) int: 三角形メッシュ(空・非 (N,3)・非有限・範囲外の面番号は ValueError)。
• spec: lidar_spec の dict。
• T_sensor: 4×4 同次行列(world ← sensor)。センサ座標は x=前, y=左, z=上。
• labels: 面ごとの int ラベル (M,) または None(None なら当たったセルのラベルは 0)。
• seed: ノイズの乱数種(noise_std == 0 なら乱数を一切引かず、ビット単位で決定的)。
返り値の dict:
points (K,3) 世界座標の反射点(行優先: beam 0 の列 0 から)/ ranges (n_beams, n_az) [m] (0 = 無返答)/ hit_face (n_beams, n_az) int(−1 = 無し)/ labels (n_beams, n_az) int (−1 = 無し)/ beam (K,) int / col (K,) int / n_hits int。最近接の面が range_min 未満または range_max 超なら無返答(奥の面へ抜けない)。ノイズは無ノイズ距離で返答の有無を決めた後、ranges と points に足す。
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
• poc_driving_school — py -3.11 examples/poc_driving_school.py
table को input के रूप में लेते हैं)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · rss_longitudinal_same · rss_longitudinal_opposite
lidar)lidar_spec · ray_plane_range · ray_box_ranges
*Provenance: lidarsim.py — DRIVE operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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