terrain op• 데이터 종류: table × table × matrix × matrix × table → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.world_materials(world: 'dict', view: 'dict', pose, K, m: 'dict') -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import driveterrain; driveterrain.world_materials(world: 'dict', view: 'dict', pose, K, m: 'dict') -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("world_materials"))
렌더링 결과 view(world_camera, "shade" 포함)에 노면 재질을 화소별로 적용합니다.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
路面(ラベル 0)と地形(10)の画素は世界座標で材質を評価し直す: アスファルトの粒(Perlin 8 周期/m)、草の色むら、染み(暗い斑、ラベルは 0 のまま)、水溜り(空の写り込み、ラベル 11)。白線・横断歩道(9・12)は摩耗率 wear で路面の色に混ぜる(ラベルは不変、真値 "wear" に残る)。水溜りの写り込みの強さ(0.1〜0.9、Perlin 1.5 周期/m)は真値 "refl"。返り値 = {"color", "label", "puddle", "refl", "stain", "wear", "xyz"}。
• 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.
• poc_world_terrain — py -3.11 examples/poc_world_terrain.py
table 를 입력으로 받는 것)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
terrain)perlin2 · fbm_params · fbm_height · fbm_gradient · radial_periodogram · spectral_slope · course_distance · terrain_params
*Provenance: driveterrain.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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