decide op• Data kinds: कोई नहीं → table (केवल arguments से तय होने वाला op — यह कोई image या data input नहीं लेता)
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.convex_mirror_fov(radius, aperture, eye_distance) -> 'Dict[str, float]' (implementation को सीधे call करना हो तो import drivedecide; drivedecide.convex_mirror_fov(radius, aperture, eye_distance) -> 'Dict[str, float]', registry से लेना हो तो opsdrive.get("convex_mirror_fov"))
convex दर्पण (गोलाकार, त्रिज्या radius, aperture का व्यास aperture) को axis पर eye_distance (शीर्ष से) पर स्थित आँख से देखने पर field of view।
सटीक (अक्ष सहित काट): h = a/2, α = asin(h/R), s = R − sqrt(R² − h²), β = atan(h/(D + s)), कुल दृश्य-कोण = 2(β + 2α)। radius = inf समतल दर्पण 2 atan(h/D) है।
उपाक्षीय: ≈ a (1/D + 2/R) (त्रुटि h³ के क्रम की; h/R ≲ 0.2 और h/D ≲ 0.2 पर सापेक्ष त्रुटि कुछ % के भीतर, यह एक अनुमान है)।
रिटर्न मान: fov_rad / fov_deg (सटीक), fov_paraxial_rad, flat_fov_rad (समान द्वारक वाला समतल दर्पण), widening (= fov / flat_fov, उत्तल सतह से कितने गुना अधिक चौड़ा दिखता है), edge_tilt_rad = α, eye_angle_rad = β। h ≥ R (अर्धगोले से बड़ा द्वारक) पर ValueError।
• 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_decisions — py -3.11 examples/poc_driving_decisions.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
decide)mirror_reflection_matrix · mirror_virtual_camera · mirror_aim_normal · mirror_blind_zone · check_sequence_score · signal_phase_plan · signal_state · predict_amber_onset
*Provenance: drivedecide.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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