convex_mirror_misjudge — DRIVE `pass` op

• Datenarten: any × any → table

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.convex_mirror_misjudge(object_distance, speed, radius: 'float', *, eye_distance: 'float') -> 'Dict[str, object]' (die Implementierung direkt: import drivepass; drivepass.convex_mirror_misjudge(object_distance, speed, radius: 'float', *, eye_distance: 'float') -> 'Dict[str, object]'; aus dem Register: opsdrive.get("convex_mirror_misjudge"))

Verwendung

Fehleinschätzung, wenn Abstand und Geschwindigkeit eines im Konvexspiegel gesehenen Fahrzeugs wie bei einem Planspiegel gelesen werden (paraxiale geschlossene Form, Arrays möglich). Szenarien S064, S130.

k = 1 + 2e/R. Abstand (aus der Größe): â = k a. Für die Geschwindigkeit gibt es je nach Lesart drei Werte:

speed_size_consistent = k v (die Größenänderung wird konsistent mit dem aus der Größe gelesenen Abstand gelesen → wirkt schneller), speed_size_anchored = k v (e + a)²/(e + k a)² (gelesen als Größenänderung eines Objekts im wahren Abstand a → bei a > e/√k langsamer), speed_lateral_anchored = v (e + a)/(e + k a) (die Winkelgeschwindigkeit einer Querbewegung wird mit dem wahren Abstand gelesen → langsamer). tau_apparent = (e + k a)/(k v) (Verhältnis von Größe zu ihrer Änderungsrate = scheinbare Zeit bis zur Ankunft), tau_true = a / v. Dass es weiter entfernt wirkt (k > 1), hängt nicht von der Lesart ab, aber langsamer wirkt es nur, wenn man sich am wahren Abstand verankert — das zeigen die drei Rückgabewerte.

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• poc_driving_pass — py -3.11 examples/poc_driving_pass.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `table` als Eingabe)

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

Gleiche Kategorie (`pass`)

overtake_requirement · overtake_return_gap · no_overtaking_zones · overtake_permitted · overtaken_conduct_check · lane_change_follower_decel · lane_change_permitted · roundabout_entry_check

*Provenance: drivepass.py — DRIVE Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

convex_mirror_misjudge — DRIVE pass op