carla op• 데이터 종류: 없음 → table(인자만으로 정해지는 연산자 —— 이미지나 데이터 입력을 받지 않습니다)
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.carla_scene_synthetic(lead_distance_m: 'float' = 20.0, *, width: 'int' = 320, height: 'int' = 180, fov_deg: 'float' = 90.0, cam_height: 'float' = 1.6, lateral: 'float' = 0.0, lead_asset: 'str' = 'sedan', asset_root=None) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import carlabridge; carlabridge.carla_scene_synthetic(lead_distance_m: 'float' = 20.0, *, width: 'int' = 320, height: 'int' = 180, fov_deg: 'float' = 90.0, cam_height: 'float' = 1.6, lateral: 'float' = 0.0, lead_asset: 'str' = 'sedan', asset_root=None) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("carla_scene_synthetic"))
자체 월드(직선 도로 + 선행차)를 CARLA 규약의 장면 기록으로 만듭니다(촬영 기록과 같은 키·타입).
자차의 카메라는 (x = 20, y = 0, z = cam_height) 에서 +x 를 향하고, 선행차(lead_asset)의 뒷면이 카메라로부터 lead_distance_m 앞(옆으로 lateral m, Fullseye 의 +y = 왼쪽)에 온다. lead_distance_m <= 0 은 선행차 없음. 반환값에는 depth [m] 와 label(Fullseye 의 레이블 상)과 pose(render3d 의 world → camera)도 넣는다(기록의 키는 아니지만 게이트에서 사용한다).
• 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.
• gallery_drive_carla_bridge — py -3.11 examples/gallery_drive_carla_bridge.py
• poc_carla_bridge — py -3.11 examples/poc_carla_bridge.py
table 를 입력으로 받는 것)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
carla)carla_labels · carla_label_map · carla_label_unmap · carla_depth_decode · carla_depth_encode · carla_intrinsics · intrinsics_to_fullseye · intrinsics_to_carla
*Provenance: carlabridge.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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