ttc_truth — DRIVE ttc op

• データ種: image2d × matrix × matrix → table

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.ttc_truth(depth, K, T_rel, dt: 'float') -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import drivettc; drivettc.ttc_truth(depth, K, T_rel, dt: 'float') -> 'dict'、台帳から引くなら opsdrive.get("ttc_truth"))

使い方

画素ごとの 真の τ(秒、最初のコマの時刻で)と閉じる速さ: {"tau", "closing_speed", "depth1", "valid"}。

τ₀ = Z₀ · Δt / (Z₀ − Z₁)(Lee 1976 の Z / (−Ż) を 2 コマの差分で。等速なら厳密)。近づかない画素(Z₁ ≥ Z₀)は inf。closing_speed = (Z₀ − Z₁) / Δt(m/s、正 = 近づく)。

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• poc_ttc_rss — py -3.11 examples/poc_ttc_rss.py

型が繋がる次の op(table を入力に取れる)

course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same

同カテゴリ(ttc)

relative_motion · foe_from_motion · flow_from_depth_motion · ttc_from_flow · ttc_from_scale · ttc_from_range · label_extent · foe_from_flow

*Provenance: drivettc.py — DRIVE operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

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