env_render — DRIVE `env` op

• 데이터 종류: table × matrix × matrix → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.env_render(world: 'dict', pose, K, width: 'int' = 640, height: 'int' = 400, env: 'Optional[dict]' = None, *, ego=None, ego_pose=None, shadows: 'bool' = True, shadow_cache: 'Optional[dict]' = None, shadow_res: 'int' = 1024) -> 'Dict[str, np.ndarray]'(구현을 직접 호출하려면 import driveenv; driveenv.env_render(world: 'dict', pose, K, width: 'int' = 640, height: 'int' = 400, env: 'Optional[dict]' = None, *, ego=None, ego_pose=None, shadows: 'bool' = True, shadow_cache: 'Optional[dict]' = None, shadow_res: 'int' = 1024) -> 'Dict[str, np.ndarray]', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("env_render"))

사용법

태양·하늘·그림자·등화·전조등·안개·비·눈부심을 물리 단위로 그립니다.

Returns

dict : color(카메라의 선형 RGB [0,1], tone_map 으로 압축 —— 화상 처리는 이것을 읽는다), display(sRGB 로 부호화한

표시용, 그림에만 사용), radiance(RGB 휘도 cd/m², 선형), depth·label· face(driveworld.world_camera 와 같음), shadow(bool, 태양 그림자의 화소), exposure(사용한 배율), veil(광막 휘도 cd/m² (H,W)), illuminance(면의 조도 lx (H,W)).

ego_pose=(x, y, yaw) = 전조등을 단 자차의 자세(앞끝 2.25 m·좌우 ±0.6 m·높이 0.65 m 에 2 등). shadow_cache 에 dict 를 넘기면 태양의 섀도 맵을 재사용한다(태양과 세계가 바뀌지 않는 동안).

빈 입력(world 이(가) 빈 dict)은 ValueError 를 발생시킨다.

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• poc_driving_weather — py -3.11 examples/poc_driving_weather.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`table` 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(`env`)

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

*Provenance: driveenv.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

env_render — DRIVE env op

사용법