env op• データ種: なし → table(引数だけで決まる op —— 画像やデータの入力を取らない)
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.env_params(when=None, lat: 'float' = 35.6581, lon: 'float' = 139.7414, *, sun=None, cloud: 'float' = 0.0, fog_mor: 'Optional[float]' = None, rain: 'float' = 0.0, headlamps: 'str' = 'off', north_yaw: 'float' = 90.0, lamp_luminance: 'float' = 10000.0, exposure: 'Optional[float]' = None, max_gain: 'float' = 1.0, glare_model: 'str' = 'stiles_holladay', fog_layer: 'float' = 100.0, seed: 'int' = 0) -> 'Dict[str, object]' (実装を直接呼ぶなら import driveenv; driveenv.env_params(when=None, lat: 'float' = 35.6581, lon: 'float' = 139.7414, *, sun=None, cloud: 'float' = 0.0, fog_mor: 'Optional[float]' = None, rain: 'float' = 0.0, headlamps: 'str' = 'off', north_yaw: 'float' = 90.0, lamp_luminance: 'float' = 10000.0, exposure: 'Optional[float]' = None, max_gain: 'float' = 1.0, glare_model: 'str' = 'stiles_holladay', fog_layer: 'float' = 100.0, seed: 'int' = 0) -> 'Dict[str, object]'、台帳から引くなら opsdrive.get("env_params"))
描画の条件をまとめる(env_render に渡す)。
when + 緯度経度(既定 = 東京の暦計算室の代表点)から太陽を出す。sun=(elevation, azimuth) で直接与えてもよい。fog_mor = 気象光学距離 [m] (None で霧なし)、rain ∈ [0, 1] (0 = 乾き。濡れた路面・雨筋の強さ)、headlamps ∈ {"off", "low", "high"}、exposure = 固定の露出(輝度 → 画素値の倍率。None で自動)、max_gain = 自動露出の倍率の上限(暗い夜に雑に明るくしない)。
• 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。
• poc_driving_weather — py -3.11 examples/poc_driving_weather.py
table を入力に取れる)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. 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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