lidar_scan — DRIVE lidar op

• 데이터 종류: mesh × table × matrix → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.lidar_scan(V, F, spec, T_sensor, *, labels=None, seed: 'int' = 0) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import lidarsim; lidarsim.lidar_scan(V, F, spec, T_sensor, *, labels=None, seed: 'int' = 0) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("lidar_scan"))

사용법

메시 월드 (V, F)에 자세 T_sensor(world ← sensor)의 LiDAR를 1회 스윕 발사합니다.

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

• 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。

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• poc_driving_school — py -3.11 examples/poc_driving_school.py

타입이 이어지는 다음 연산자(table 를 입력으로 받는 것)

course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · rss_longitudinal_same · rss_longitudinal_opposite

같은 카테고리(lidar)

lidar_spec · ray_plane_range · ray_box_ranges

*Provenance: lidarsim.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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