swarmflow op• Data kinds: table → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.stagnation_from_centerline(field, speed=None, d_range=(0.04, 0.6), min_points: 'int' = 4, n_iter: 'int' = 80) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import swarmflow; swarmflow.stagnation_from_centerline(field, speed=None, d_range=(0.04, 0.6), min_points: 'int' = 4, n_iter: 'int' = 80) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsdrive.get("stagnation_from_centerline"))
centerline की कमी को linear बनाकर upstream टक्कर बिंदु (stagnation point), बाधा का केंद्र और त्रिज्या पढ़ता है (implementation 1, केवल upstream point)।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
1. 欠損(3 × 3 の平均)が d_range の上限を超える格子のうち、最も上流のものを「衝突点のそば」とする。
2. その少し上流の列(4 列)で、欠損が最大の行を放物線で副格子に求め、平均を中心線 y_c とする(上流の欠損 R²(Δx² − Δy²)/(Δx² + Δy²)² は Δy = 0 で最大)。
3. y_c の高さで欠損を行の間の 1 次補間で取り、衝突点のそばより上流で d_range の中にある格子で 1/√d = (x_c − x)/R を重みつき最小二乗で引く(速さの雑音 σ_d は 1/√d では σ_d/(2d^{3/2}) に増えるので、重み d^{3/2} —— 欠損の小さい遠くの点は雑音で暴れる): R = −1/傾き、x_c = 切片 × R。よどみ点 = (x_c − R, y_c)。
4. speed を与えないときは、上流の端の u を閉形式で割り戻して U を推定し直し、3 を繰り返す(U の変化が 1e-9 未満になるか n_iter 回まで。収束は 1 次で、R = 0.6・端までの距離 3 の場で約 30 回)。上流の端も 1/r² で欠けているので(R = 0.6、距離 3 で 4 %)、端の中央値をそのまま U にすると直線が曲がる。
Returns:
dict: stagnation (x, y)、center (x, y)、radius、n_used、rms_residual(1/√d の当てはめの残差)、
speed、ok(点が足りて傾きが負なら True)。
• 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_swarm_obstacle_from_flow — py -3.11 examples/poc_swarm_obstacle_from_flow.py
table को input के रूप में लेते हैं)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
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. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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