decide op• Data kinds: signal × signal → table
• Call: 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]' (implementation को सीधे call करना हो तो import drivedecide; drivedecide.tdoa_bearing(sig_left, sig_right, fs, mic_spacing, *, c: 'float' = 343.0, upsample: 'int' = 16) -> 'Dict[str, object]', registry से लेना हो तो opsdrive.get("tdoa_bearing"))
2 microphones (बायाँ = +y, दायाँ = −y, अंतराल mic_spacing) पर पहुँचने के समय के अंतर से ध्वनि स्रोत की दिशा (far-field approximation)।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
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。
• 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।
• poc_driving_decisions — py -3.11 examples/poc_driving_decisions.py
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
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. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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