env op• 데이터 종류: any × any × scalar × scalar × scalar → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.fog_beta_from_profile(rows, luminance, horizon_row: 'float', focal: 'float', cam_height: 'float', pitch: 'float' = 0.0, *, method: 'str' = 'fit', slant: 'bool' = True, beta_range=(0.0001, 0.5), n_grid: 'int' = 400) -> 'Dict[str, float]'(구현을 직접 호출하려면 import driveenv; driveenv.fog_beta_from_profile(rows, luminance, horizon_row: 'float', focal: 'float', cam_height: 'float', pitch: 'float' = 0.0, *, method: 'str' = 'fit', slant: 'bool' = True, beta_range=(0.0001, 0.5), n_grid: 'int' = 400) -> 'Dict[str, float]', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("fog_beta_from_profile"))
노면의 세로 방향 휘도 곡선으로부터 안개의 감쇠 계수 β를 측정합니다(Hautière 외 2006의 발상).
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
method="fit"(既定): 各行の路面までの距離(road_row_distance、slant=True で視線の長さ √(d² + H²))に Koschmieder L = L_h + (L₀ − L_h) e^{−β r} を当てる(β は対数格子 + 黄金分割、各 β で L₀・L_h は線形最小二乗)。method="inflection": 曲線を 5 行の移動平均で均し、2 階差分が符号を変える行 v_i から β = 2 (v_i − v_h)/λ (λ = f H / cos²α。距離を λ/(v − v_h) と近似したときの厳密な変曲点: L = L_h + (L₀ − L_h) e^{−βλ/u} の 2 階微分は u = βλ/2 で 0)。
返り値にはどちらも入る: beta(選んだ方)・beta_fit・beta_inflection(見つからなければ nan)・L0・L_h・ rms・mor(2.996/β)。
Raises ValueError: 長さ違い・地平線より下の点が 5 未満・method が不正。
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
• poc_driving_weather — py -3.11 examples/poc_driving_weather.py
table 를 입력으로 받는 것)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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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