env op• Datenarten: any × any × scalar × scalar × scalar → table
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.fog_beta_from_profile(rows, luminance, horizon_row: 'float', focal: 'float', cam_height: 'float', pitch: 'float' = 0.0, *, method: 'str' = 'fit', slant: 'bool' = True, beta_range=(0.0001, 0.5), n_grid: 'int' = 400) -> 'Dict[str, float]' (die Implementierung direkt: import driveenv; driveenv.fog_beta_from_profile(rows, luminance, horizon_row: 'float', focal: 'float', cam_height: 'float', pitch: 'float' = 0.0, *, method: 'str' = 'fit', slant: 'bool' = True, beta_range=(0.0001, 0.5), n_grid: 'int' = 400) -> 'Dict[str, float]'; aus dem Register: opsdrive.get("fog_beta_from_profile"))
Bestimmt den Extinktionskoeffizienten β des Nebels aus der vertikalen Leuchtdichtekurve der Fahrbahn (Ansatz von Hautière et al. 2006).
method="fit" (Standard): passt Koschmieder L = L_h + (L₀ − L_h) e^{−β r} an die Entfernung zur Fahrbahn in jeder Zeile an (road_row_distance; mit slant=True die Sichtlinienlänge √(d² + H²)) (β über logarithmisches Gitter + Goldener Schnitt; für jedes β L₀ und L_h per linearer kleinster Quadrate). method="inflection": glättet die Kurve mit einem gleitenden Mittel über 5 Zeilen und bestimmt aus der Zeile v_i, in der die zweite Differenz das Vorzeichen wechselt, β = 2 (v_i − v_h)/λ (λ = f H / cos²α. Der exakte Wendepunkt, wenn die Entfernung als λ/(v − v_h) genähert wird: Die zweite Ableitung von L = L_h + (L₀ − L_h) e^{−βλ/u} ist bei u = βλ/2 null). Der Rückgabewert enthält beide: beta (das gewählte), beta_fit, beta_inflection (nan, wenn nicht gefunden), L0, L_h, rms, mor (2.996/β).
Raises ValueError: Längen unterschiedlich, weniger als 5 Punkte unterhalb des Horizonts, ungültige method.
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.
• poc_driving_weather — py -3.11 examples/poc_driving_weather.py
table als Eingabe)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
env)julian_day · sun_at · sun_events · sun_vector · sun_illuminance · koschmieder · mor_from_beta · beta_from_mor
*Provenance: driveenv.py — DRIVE Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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