pass op• Data kinds: any × any → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.convex_mirror_misjudge(object_distance, speed, radius: 'float', *, eye_distance: 'float') -> 'Dict[str, object]' (implementation को सीधे call करना हो तो import drivepass; drivepass.convex_mirror_misjudge(object_distance, speed, radius: 'float', *, eye_distance: 'float') -> 'Dict[str, object]', registry से लेना हो तो opsdrive.get("convex_mirror_misjudge"))
convex दर्पण में दिखी car की दूरी और गति को समतल दर्पण मानकर पढ़ने पर होने वाली गलत आकलन (paraxial closed form, arrays भी चलते हैं)। दृश्य S064, S130।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
k = 1 + 2e/R。距離(大きさから): â = k a。速さは読み方で 3 つ:
speed_size_consistent = k v(大きさの変化を、大きさから読んだ距離と矛盾なく読む → 速く見える)、speed_size_anchored = k v (e + a)²/(e + k a)²(本当の距離 a にある物の大きさの変化として読む → a > e/√k で遅い)、speed_lateral_anchored = v (e + a)/(e + k a)(横切る動きの角の速さを本当の距離で読む → 遅い)。tau_apparent = (e + k a)/(k v)(大きさとその変化率の比 = 見かけの到達時間)、tau_true = a / v。遠く見える(k > 1)は読み方によらないが、遅く見えるのは本当の距離に錨を置いたときだけ —— 返り値の 3 つで分かる。
• 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_pass — py -3.11 examples/poc_driving_pass.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
pass)overtake_requirement · overtake_return_gap · no_overtaking_zones · overtake_permitted · overtaken_conduct_check · lane_change_follower_decel · lane_change_permitted · roundabout_entry_check
*Provenance: drivepass.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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