decide op• Datenarten: signal × signal → table
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.tdoa_bearing(sig_left, sig_right, fs, mic_spacing, *, c: 'float' = 343.0, upsample: 'int' = 16) -> 'Dict[str, object]' (die Implementierung direkt: import drivedecide; drivedecide.tdoa_bearing(sig_left, sig_right, fs, mic_spacing, *, c: 'float' = 343.0, upsample: 'int' = 16) -> 'Dict[str, object]'; aus dem Register: opsdrive.get("tdoa_bearing"))
Richtung der Schallquelle aus der Laufzeitdifferenz an 2 Mikrofonen (links = +y, rechts = −y, Abstand mic_spacing) (Fernfeldnäherung).
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
Δt = t_右 − t_左(左に先に着けば正)、 sin θ = c Δt / d、θ = 前方からの角(左が正)
Δt は相互相関 Σ right[n] left[n − k] の最大(周波数領域で 0 を詰めて upsample 倍に補間し、さらに放物線)。探す範囲は物理的にありうる |Δt| ≤ d/c に限る。前後(θ と π − θ)は区別できない。
返り値: delay(秒)、bearing_rad / bearing_deg、sin_theta(クリップ前)、ambiguous (主な周波数 f_peak で d > c/(2 f_peak) なら True = 相関の山が 1/f ごとに並び範囲内に 2 つ入りうる)、f_peak。
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.
• poc_driving_decisions — py -3.11 examples/poc_driving_decisions.py
table als Eingabe)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
decide)mirror_reflection_matrix · mirror_virtual_camera · mirror_aim_normal · convex_mirror_fov · mirror_blind_zone · check_sequence_score · signal_phase_plan · signal_state
*Provenance: drivedecide.py — DRIVE Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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