env op• 데이터 종류: scalar → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.sun_illuminance(elevation: 'float', cloud: 'float' = 0.0) -> 'Dict[str, float]'(구현을 직접 호출하려면 import driveenv; driveenv.sun_illuminance(elevation: 'float', cloud: 'float' = 0.0) -> 'Dict[str, float]', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("sun_illuminance"))
맑은 하늘(운량 cloud ∈ [0, 1])의 태양 조도 [lx]: direct_normal(태양을 정면으로 마주한 면)·diffuse(수평면의 산란)·air_mass.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
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)。
• 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 · koschmieder · mor_from_beta · beta_from_mor · road_row_distance
*Provenance: driveenv.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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