obstacle_fit_doublet — DRIVE `swarmflow` op

• Datenarten: table → table

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.obstacle_fit_doublet(field, speed=None, upstream_only: 'bool' = False, exclude_margin: 'float' = 1.25, min_explained: 'float' = 0.5, min_radius=None) -> 'dict' (die Implementierung direkt: import swarmflow; swarmflow.obstacle_fit_doublet(field, speed=None, upstream_only: 'bool' = False, exclude_margin: 'float' = 1.25, min_explained: 'float' = 0.5, min_radius=None) -> 'dict'; aus dem Register: opsdrive.get("obstacle_fit_doublet"))

Verwendung

Passt die Potentialströmung um einen Zylinder u − i v = U (1 − R²/(z − z_c)²) an das Geschwindigkeitsfeld an (Implementierung 2, 2-D nichtlineare kleinste Quadrate).

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

未知数は (x_c, y_c, R², U)。出発点は 2 つ: stagnation_from_centerline と、格子の節点を中心の候補にした粗い探索(U を固定すると模型は R² について 1 次なので閉形式で解ける)。説明できる割合の大きい方を採る。円の exclude_margin 倍より内側の格子は使わない(格子へ移す核が壁をまたいで速さを均すため)—— 推定し直して 3 回回す。upstream_only なら衝突点より上流(x < x_c − R)の格子だけで当てはめる(「当たる前に」分かるか)。

判定: 一様流だけの模型(u, v が定数)の残差 RSS₀ に対して、円柱の模型で減った割合 1 − RSS₁/RSS₀(乱れのうち円柱で説明できる割合)が min_explained 以上、半径が min_radius(既定 = 格子の間隔 2 つ)以上、中心が場の中 —— の 3 つで detected。否定の判定(障害物なし)はこの割合が小さいことで出る。

★半径の下限は解像の限界: swarm_field_from_tracks の格子は個体の間隔 s ごとなので、既定では R < 2s の障害物を「ある」と言わない。拒否が正当なことは実測で確かめた(一様に撒いた粒子、R = 0.6 m: R/s ≈ 5 で中心・半径とも 2 % 以内、R/s ≈ 2.5 で 5 % 以内、R/s ≈ 1.2 で半径が 48 % 小さく出る)。

Returns:

dict: center・radius・speed・stagnation・explained・detected・n_used・rms_residual

(m/s)・rms_null(m/s)。

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• poc_swarm_obstacle_from_flow — py -3.11 examples/poc_swarm_obstacle_from_flow.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `table` als Eingabe)

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

Gleiche Kategorie (`swarmflow`)

sph_kernel · sph_density_pressure · swarm_simulate · swarm_render_overhead · swarm_field_from_tracks · swarm_field_from_piv · potential_flow_cylinder · velocity_deficit_map

*Provenance: swarmflow.py — DRIVE Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

obstacle_fit_doublet — DRIVE swarmflow op