sun_illuminance — DRIVE `env` op

• Data kinds: scalar → table

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.sun_illuminance(elevation: 'float', cloud: 'float' = 0.0) -> 'Dict[str, float]' (implementation को सीधे call करना हो तो import driveenv; driveenv.sun_illuminance(elevation: 'float', cloud: 'float' = 0.0) -> 'Dict[str, float]', registry से लेना हो तो opsdrive.get("sun_illuminance"))

उपयोग

साफ़ आसमान (cloud cover cloud ∈ [0, 1]) में सूर्य की illuminance [lx]: direct_normal (सूर्य के सामने वाली सतह), diffuse (क्षैतिज सतह पर बिखरा प्रकाश), air_mass।

> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।

直達 = 1361 W/m² × 0.7^{AM^0.678}(Meinel)× 105 lm/W × (1 − cloud)、AM = Kasten & Young 1989 1 / (sin h + 0.50572 (h + 6.07995°)^{−1.6364})。散乱 = 薄明の表(高度 ≤ 0)/ 400 + 16000 sin h(高度 > 0)に雲で (1 + 0.5 cloud) を掛ける —— 仮定(モジュールの docstring)。

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• 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।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• poc_driving_weather — py -3.11 examples/poc_driving_weather.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (`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

इसी category के (`env`)

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

*Provenance: driveenv.py — DRIVE operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

sun_illuminance — DRIVE env op