terrain op• Data kinds: कोई नहीं → table (केवल arguments से तय होने वाला op — यह कोई image या data input नहीं लेता)
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.terrain_params(seed: 'int' = 0, hurst: 'float' = 0.8, amplitude: 'float' = 2.0, f_min: 'float' = 0.008333333333333333, f_max: 'float' = 0.16666666666666666, n_waves: 'int' = 128, flat: 'float' = 2.0, blend: 'float' = 10.0, road_amp: 'float' = 0.0, road_len=(160.0, 110.0), road_phase=(0.0, 1.0)) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import driveterrain; driveterrain.terrain_params(seed: 'int' = 0, hurst: 'float' = 0.8, amplitude: 'float' = 2.0, f_min: 'float' = 0.008333333333333333, f_max: 'float' = 0.16666666666666666, n_waves: 'int' = 128, flat: 'float' = 2.0, blend: 'float' = 10.0, road_amp: 'float' = 0.0, road_len=(160.0, 110.0), road_phase=(0.0, 1.0)) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsdrive.get("terrain_params"))
terrain की table: fBm relief (सड़क से flat m तक 0, फिर blend m में smoothstep) + सड़क की सतह की लहर road_amp·½[sin(2πx/L₁+φ₁) + sin(2πy/L₂+φ₂)] (सड़क पर भी लगती है; gradient की ऊपरी सीमा = road_amp·π/min(L))।
• 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_world_terrain — py -3.11 examples/poc_world_terrain.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
terrain)perlin2 · fbm_params · fbm_height · fbm_gradient · radial_periodogram · spectral_slope · course_distance · terrain_height
*Provenance: driveterrain.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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