course_occupancy — DRIVE course op

• データ種: table → image2d

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.course_occupancy(course, cell: 'float' = 0.25, margin: 'float' = 2.0) (実装を直接呼ぶなら import drivecourse; drivecourse.course_occupancy(course, cell: 'float' = 0.25, margin: 'float' = 2.0)、台帳から引くなら opsdrive.get("course_occupancy"))

• 台帳経由の戻り値: fullseye.ledger.course_occupancy(...) は宣言 out 型 image2d の値だけを返す(本体は補助情報も返す)。捨てられた側が要るときは fullseye.ledger.course_occupancy.raw(...)、または drivecourse.course_occupancy を直接呼ぶ。

使い方

コース(要素または配置)を占有格子 (occ bool [row = y, col = x], extent) に落とす。

走れる領域の外 = True(障害物)。格子は bounds を margin だけ広げた範囲を cell で覆い、各 cell の中心で偶奇判定する。extent = (xmin, xmax, ymin, ymax) は格子がちょうど覆う範囲(xmax = xmin + nx·cell)、row 0 = ymin。占有率は cell → 0 で 1 − 面積/格子面積 に収束する(門)。

Raises ValueError: cell ≤ 0、margin < 0、course の形が悪い。

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• poc_driving_school — py -3.11 examples/poc_driving_school.py

型が繋がる次の op(image2d を入力に取れる)

flow_from_depth_motion · ttc_truth · ttc_from_flow · foe_from_flow · perlin2 · fbm_height · fbm_gradient · radial_periodogram

同カテゴリ(course)

course_crank · course_s_curve · course_turnaround · course_slope · course_intersection · course_parallel_parking · course_crossing · course_road

*Provenance: drivecourse.py — DRIVE operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

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