inf op• Data kinds: table × table → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.tile_stream(cache: 'dict', i: 'int', j: 'int', tp: 'dict', radius: 'int' = 1, step: 'float' = 10.0) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import driveinf; driveinf.tile_stream(cache: 'dict', i: 'int', j: 'int', tp: 'dict', radius: 'int' = 1, step: 'float' = 10.0) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsdrive.get("tile_stream"))
car जिस tile (i, j) में है उसके आसपास की (2·radius + 1)² tiles रखता है और बाहर निकली tiles हटाता है (cache को in place बदलता है)। return value {"loaded": [(i, j)], "evicted": [(i, j)], "n": रखी गई tiles की संख्या}।
• 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_endless_map — py -3.11 examples/poc_driving_endless_map.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
inf)tile_hash · tile_uniform · pose_normalize · tile_params · tile_edge_crossing · tile_roads · tile_road_distance · tile_height
*Provenance: driveinf.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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