terrain op• Data kinds: कोई नहीं → table (केवल arguments से तय होने वाला op — यह कोई image या data input नहीं लेता)
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.fbm_params(seed: 'int' = 0, hurst: 'float' = 0.8, n_waves: 'int' = 128, f_min: 'float' = 0.005, f_max: 'float' = 0.125, amplitude: 'float' = 1.0) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import driveterrain; driveterrain.fbm_params(seed: 'int' = 0, hurst: 'float' = 0.8, n_waves: 'int' = 128, f_min: 'float' = 0.005, f_max: 'float' = 0.125, amplitude: 'float' = 1.0) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsdrive.get("fbm_params"))
random phases वाले sines के योग से fBm surface बनाने के लिए table (Saupe 1988 के spectral synthesis का continuous रूप)।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
周波数は [f_min, f_max] に対数一様、向きは一様、位相は一様、振幅 ∝ f^{−H}。対数一様に撒いた波は 2 次元周波数面の密度が ∝ f^{−2} なので、パワースペクトルは ∝ A(f)² f^{−2} = f^{−(2H+2)}、つまり β = 2H + E(E = 2)。振幅は RMS が amplitude になるよう正規化する。
• 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_rover_slip_risk_path — py -3.11 examples/poc_rover_slip_risk_path.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
terrain)perlin2 · fbm_height · fbm_gradient · radial_periodogram · spectral_slope · course_distance · terrain_params · terrain_height
*Provenance: driveterrain.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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