lidar op• 数据种类:mesh × table × matrix → table
• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.lidar_scan(V, F, spec, T_sensor, *, labels=None, seed: 'int' = 0) -> 'dict'(要直接调用实现,import lidarsim; lidarsim.lidar_scan(V, F, spec, T_sensor, *, labels=None, seed: 'int' = 0) -> 'dict';从台账取用则 opsdrive.get("lidar_scan"))
以位姿 T_sensor(world ← sensor)的 LiDAR 对网格世界 (V, F) 发射 1 次扫描。
> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。
• V (N,3) float / F (M,3) int: 三角形メッシュ(空・非 (N,3)・非有限・範囲外の面番号は ValueError)。
• spec: lidar_spec の dict。
• T_sensor: 4×4 同次行列(world ← sensor)。センサ座標は x=前, y=左, z=上。
• labels: 面ごとの int ラベル (M,) または None(None なら当たったセルのラベルは 0)。
• seed: ノイズの乱数種(noise_std == 0 なら乱数を一切引かず、ビット単位で決定的)。
返り値の dict:
points (K,3) 世界座標の反射点(行優先: beam 0 の列 0 から)/ ranges (n_beams, n_az) [m] (0 = 無返答)/ hit_face (n_beams, n_az) int(−1 = 無し)/ labels (n_beams, n_az) int (−1 = 無し)/ beam (K,) int / col (K,) int / n_hits int。最近接の面が range_min 未満または range_max 超なら無返答(奥の面へ抜けない)。ノイズは無ノイズ距離で返答の有無を決めた後、ranges と points に足す。
• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。
• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。
• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。
• poc_driving_school — py -3.11 examples/poc_driving_school.py
table 作为输入)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · rss_longitudinal_same · rss_longitudinal_opposite
lidar)lidar_spec · ray_plane_range · ray_box_ranges
*Provenance: lidarsim.py — DRIVE 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*
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