swarmflow op• 資料種類:table → table
• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.obstacle_fit_doublet(field, speed=None, upstream_only: 'bool' = False, exclude_margin: 'float' = 1.25, min_explained: 'float' = 0.5, min_radius=None) -> 'dict'(要直接呼叫實作,import swarmflow; swarmflow.obstacle_fit_doublet(field, speed=None, upstream_only: 'bool' = False, exclude_margin: 'float' = 1.25, min_explained: 'float' = 0.5, min_radius=None) -> 'dict';從台帳取用則 opsdrive.get("obstacle_fit_doublet"))
將圓柱繞流的勢流 u − i v = U (1 − R²/(z − z_c)²) 擬合到速度場(實作 2，2 維非線性最小平方)。
> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。
未知数は (x_c, y_c, R², U)。出発点は 2 つ: stagnation_from_centerline と、格子の節点を中心の候補にした粗い探索(U を固定すると模型は R² について 1 次なので閉形式で解ける)。説明できる割合の大きい方を採る。円の exclude_margin 倍より内側の格子は使わない(格子へ移す核が壁をまたいで速さを均すため)—— 推定し直して 3 回回す。upstream_only なら衝突点より上流(x < x_c − R)の格子だけで当てはめる(「当たる前に」分かるか)。
判定: 一様流だけの模型(u, v が定数)の残差 RSS₀ に対して、円柱の模型で減った割合 1 − RSS₁/RSS₀(乱れのうち円柱で説明できる割合)が min_explained 以上、半径が min_radius(既定 = 格子の間隔 2 つ)以上、中心が場の中 —— の 3 つで detected。否定の判定(障害物なし)はこの割合が小さいことで出る。
★半径の下限は解像の限界: swarm_field_from_tracks の格子は個体の間隔 s ごとなので、既定では R < 2s の障害物を「ある」と言わない。拒否が正当なことは実測で確かめた(一様に撒いた粒子、R = 0.6 m: R/s ≈ 5 で中心・半径とも 2 % 以内、R/s ≈ 2.5 で 5 % 以内、R/s ≈ 1.2 で半径が 48 % 小さく出る)。
Returns:
dict: center・radius・speed・stagnation・explained・detected・n_used・rms_residual
(m/s)・rms_null(m/s)。
• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。
• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。
• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。
• poc_swarm_obstacle_from_flow — py -3.11 examples/poc_swarm_obstacle_from_flow.py
table 作為輸入)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
swarmflow)sph_kernel · sph_density_pressure · swarm_simulate · swarm_render_overhead · swarm_field_from_tracks · swarm_field_from_piv · potential_flow_cylinder · velocity_deficit_map
*Provenance: swarmflow.py — DRIVE 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
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