inf op• 데이터 종류: 없음 → table(인자만으로 정해지는 연산자 —— 이미지나 데이터 입력을 받지 않습니다)
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.tile_params(tile: 'float' = 200.0, cells: 'int' = 8, relief: 'float' = 6.0, road_width: 'float' = 7.0, flat: 'float' = 18.0, blend: 'float' = 20.0, p_road: 'float' = 0.85, jitter: 'float' = 0.25, seed: 'int' = 20261001) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import driveinf; driveinf.tile_params(tile: 'float' = 200.0, cells: 'int' = 8, relief: 'float' = 6.0, road_width: 'float' = 7.0, flat: 'float' = 18.0, blend: 'float' = 20.0, p_road: 'float' = 0.85, jitter: 'float' = 0.25, seed: 'int' = 20261001) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("tile_params"))
타일 표. tile = 한 변 [m], cells = 타일당 격자 셀 수(기복의 파장 ≈ tile/cells), relief = 기복의 진폭 [m], road_width [m], 도로에서 flat m까지는 평탄, 거기서 blend m에 걸쳐 기복으로 되돌림(★flat은 지면 격자의 삼각형이 도로에 걸쳐도 지면이 도로보다 위로 나오지 않는 폭: 도로 폭의 절반 + 격자의 대각선 — 10 m 격자에서 3.5 + 14.1 ≈ 18 m. 6 m에서는 도로가 지면에 묻혔음), p_road = 도로가 에지를 가로지를 확률, jitter = 타일 내 분기점의 어긋남(타일 한 변에 대한 비율), seed = 월드 시드.
• 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_endless_map — py -3.11 examples/poc_driving_endless_map.py
table 를 입력으로 받는 것)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
inf)tile_hash · tile_uniform · pose_normalize · tile_edge_crossing · tile_roads · tile_road_distance · tile_height · tile_mesh
*Provenance: driveinf.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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