pass op• 데이터 종류: any × any → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.convex_mirror_misjudge(object_distance, speed, radius: 'float', *, eye_distance: 'float') -> 'Dict[str, object]'(구현을 직접 호출하려면 import drivepass; drivepass.convex_mirror_misjudge(object_distance, speed, radius: 'float', *, eye_distance: 'float') -> 'Dict[str, object]', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("convex_mirror_misjudge"))
볼록거울에 비친 차의 거리와 속력을 평면거울로 여기고 읽었을 때의 오판(근축 닫힌 식, 배열 가능). 장면 S064·S130.
k = 1 + 2e/R. 거리(크기로부터): â = k a. 속력은 읽는 방식에 따라 3 가지:
speed_size_consistent = k v(크기의 변화를, 크기로부터 읽은 거리와 모순 없이 읽는다 → 빠르게 보인다), speed_size_anchored = k v (e + a)²/(e + k a)²(실제 거리 a 에 있는 물체의 크기 변화로 읽는다 → a > e/√k 에서 느리다), speed_lateral_anchored = v (e + a)/(e + k a)(가로지르는 움직임의 각속도를 실제 거리로 읽는다 → 느리다). tau_apparent = (e + k a)/(k v)(크기와 그 변화율의 비 = 겉보기 도달 시간), tau_true = a / v. 멀리 보이는 것(k > 1)은 읽는 방식에 의존하지 않지만, 느리게 보이는 것은 실제 거리에 닻을 내렸을 때뿐이다 —— 반환값의 3 가지로 알 수 있다.
• 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_pass — py -3.11 examples/poc_driving_pass.py
table 를 입력으로 받는 것)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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