lidar_scan — DRIVE lidar op

• 資料種類:mesh × table × matrix → table

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.lidar_scan(V, F, spec, T_sensor, *, labels=None, seed: 'int' = 0) -> 'dict'(要直接呼叫實作,import lidarsim; lidarsim.lidar_scan(V, F, spec, T_sensor, *, labels=None, seed: 'int' = 0) -> 'dict';從台帳取用則 opsdrive.get("lidar_scan"))

用法

以位姿 T_sensor(world ← sensor)的 LiDAR 對網格世界 (V, F) 發射 1 次掃描。

• V (N,3) float / F (M,3) int:三角網格(空、非 (N,3)、非有限、超出範圍的面索引會引發 ValueError)。

• spec:lidar_spec 的 dict。

• T_sensor:4×4 齊次矩陣(world ← sensor)。感測器座標為 x=前, y=左, z=上。

• labels:每個面的 int 標籤 (M,) 或 None(None 時命中單元的標籤為 0)。

• seed:雜訊的亂數種子(noise_std == 0 時完全不抽取亂數,逐位元具決定性)。

回傳的 dict:

points (K,3) 世界座標中的反射點(列優先:從 beam 0 的行 0 開始)/ ranges (n_beams, n_az) [m] (0 = 無回波)/ hit_face (n_beams, n_az) int(−1 = 無)/ labels (n_beams, n_az) int (−1 = 無)/ beam (K,) int / col (K,) int / n_hits int。最近的面小於 range_min 或大於 range_max 時無回波(不會穿透到後面的面)。雜訊在以無雜訊距離決定有無回波之後,加到 ranges 與 points 上。

參考(範例資料、文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• poc_driving_school — py -3.11 examples/poc_driving_school.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 table 作為輸入)

course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · rss_longitudinal_same · rss_longitudinal_opposite

同類別(lidar)

lidar_spec · ray_plane_range · ray_box_ranges

*Provenance: lidarsim.py — DRIVE 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.