env_params — DRIVE `env` op

• Datenarten: keine → table (ein Operator, der allein durch seine Argumente bestimmt ist — er nimmt kein Bild und keine Daten entgegen)

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.env_params(when=None, lat: 'float' = 35.6581, lon: 'float' = 139.7414, *, sun=None, cloud: 'float' = 0.0, fog_mor: 'Optional[float]' = None, rain: 'float' = 0.0, headlamps: 'str' = 'off', north_yaw: 'float' = 90.0, lamp_luminance: 'float' = 10000.0, exposure: 'Optional[float]' = None, max_gain: 'float' = 1.0, glare_model: 'str' = 'stiles_holladay', fog_layer: 'float' = 100.0, seed: 'int' = 0) -> 'Dict[str, object]' (die Implementierung direkt: import driveenv; driveenv.env_params(when=None, lat: 'float' = 35.6581, lon: 'float' = 139.7414, *, sun=None, cloud: 'float' = 0.0, fog_mor: 'Optional[float]' = None, rain: 'float' = 0.0, headlamps: 'str' = 'off', north_yaw: 'float' = 90.0, lamp_luminance: 'float' = 10000.0, exposure: 'Optional[float]' = None, max_gain: 'float' = 1.0, glare_model: 'str' = 'stiles_holladay', fog_layer: 'float' = 100.0, seed: 'int' = 0) -> 'Dict[str, object]'; aus dem Register: opsdrive.get("env_params"))

Verwendung

Bündelt die Rendering-Bedingungen (werden an env_render übergeben).

Bestimmt die Sonne aus when + Breite/Länge (Standard = Referenzpunkt des Ephemeridenbüros in Tokio). Sie kann auch direkt mit sun=(elevation, azimuth) angegeben werden. fog_mor = meteorologische Sichtweite [m] (None = kein Nebel), rain ∈ [0, 1] (0 = trocken. Stärke nasser Fahrbahn und Regenstreifen), headlamps ∈ {"off", "low", "high"}, exposure = feste Belichtung (Faktor Leuchtdichte → Pixelwert. None = automatisch), max_gain = Obergrenze des Faktors der automatischen Belichtung (damit dunkle Nächte nicht grob aufgehellt werden).

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_weather — py -3.11 examples/poc_driving_weather.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 (`env`)

julian_day · sun_at · sun_events · sun_vector · sun_illuminance · koschmieder · mor_from_beta · beta_from_mor

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

env_params — DRIVE env op