decide op• 데이터 종류: 없음 → table(인자만으로 정해지는 연산자 —— 이미지나 데이터 입력을 받지 않습니다)
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.convex_mirror_fov(radius, aperture, eye_distance) -> 'Dict[str, float]'(구현을 직접 호출하려면 import drivedecide; drivedecide.convex_mirror_fov(radius, aperture, eye_distance) -> 'Dict[str, float]', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("convex_mirror_fov"))
볼록 거울(구면, 반경 radius, 개구 지름 aperture)을 축 위 eye_distance(꼭짓점에서) 위치의 눈으로 볼 때의 시야각.
엄밀(축을 포함하는 단면): h = a/2, α = asin(h/R), s = R − sqrt(R² − h²), β = atan(h/(D + s)), 전체 시야각 = 2(β + 2α). radius = inf 는 평면경 2 atan(h/D).
근축: ≈ a (1/D + 2/R)(오차는 h³ 의 자릿수. h/R ≲ 0.2 그리고 h/D ≲ 0.2 에서 상대 오차가 수 % 이내가 기준).
반환값: fov_rad / fov_deg(엄밀), fov_paraxial_rad, flat_fov_rad(같은 개구의 평면경), widening(= fov / flat_fov, 볼록면으로 몇 배 넓게 보이는가), edge_tilt_rad = α, eye_angle_rad = β. h ≥ R(반구보다 큰 개구)은 ValueError.
• 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_decisions — py -3.11 examples/poc_driving_decisions.py
table 를 입력으로 받는 것)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 · mirror_blind_zone · check_sequence_score · signal_phase_plan · signal_state · predict_amber_onset
*Provenance: drivedecide.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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