sun_at — DRIVE `env` op

• データ種: any × scalar × scalar → table

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.sun_at(when, lat: 'float', lon: 'float', *, refraction: 'bool' = True) -> 'Dict[str, float]' (実装を直接呼ぶなら import driveenv; driveenv.sun_at(when, lat: 'float', lon: 'float', *, refraction: 'bool' = True) -> 'Dict[str, float]'、台帳から引くなら opsdrive.get("sun_at"))

使い方

日時(タイムゾーンつき datetime かユリウス日)の太陽の高度・方位。式は geocam.sun_position(NOAA の太陽位置の式 = Meeus "Astronomical Algorithms" 第 25 章の低精度版、NOAA の大気差)をそのまま使い、日時の受け方と地球–太陽の距離を足す。

Returns

dict : elevation(度、refraction なら大気差つきの見かけ)、elevation_geometric、azimuth(北から時計回り度)、

declination、eq_time(均時差分)、hour_angle(度)、jd、distance_au、semidiameter(度)。

NOAA が述べる精度は、日の出入りの時刻で緯度 ±72° 以内 1 分以内(1800〜2100 年)。

Raises ValueError: 素朴な datetime・範囲外の緯度経度。

参考(サンプルデータ・文献)

• 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。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• poc_driving_weather — py -3.11 examples/poc_driving_weather.py

型が繋がる次の op(`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

同カテゴリ(`env`)

julian_day · sun_events · sun_vector · sun_illuminance · koschmieder · mor_from_beta · beta_from_mor · road_row_distance

*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)。*

sun_at — DRIVE env op

使い方