swarmflow op• 데이터 종류: table → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.stagnation_from_centerline(field, speed=None, d_range=(0.04, 0.6), min_points: 'int' = 4, n_iter: 'int' = 80) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import swarmflow; swarmflow.stagnation_from_centerline(field, speed=None, d_range=(0.04, 0.6), min_points: 'int' = 4, n_iter: 'int' = 80) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("stagnation_from_centerline"))
중심선의 결손을 직선화하여 상류의 충돌점(정체점)·장애물의 중심·반경을 읽습니다(구현 1, 상류의 점만).
1. 결손(3 × 3 평균)이 d_range 의 상한을 넘는 격자 중 가장 상류의 것을 "충돌점 근처"로 한다.
2. 그보다 약간 상류의 열(4 열)에서 결손이 최대인 행을 포물선으로 부격자 정밀도로 구하고, 평균을 중심선 y_c 로 한다(상류의 결손 R²(Δx² − Δy²)/(Δx² + Δy²)² 은 Δy = 0 에서 최대).
3. y_c 높이에서 결손을 행 사이의 1 차 보간으로 취하고, 충돌점 근처보다 상류이며 d_range 안에 있는 격자에서 1/√d = (x_c − x)/R 을 가중 최소제곱으로 맞춘다(속도 잡음 σ_d 는 1/√d 에서는 σ_d/(2d^{3/2}) 로 커지므로가중치 d^{3/2} —— 결손이 작은 먼 점은 잡음으로 날뛴다): R = −1/기울기, x_c = 절편 × R. 정체점 = (x_c − R, y_c).
4. speed 를 주지 않으면 상류 끝의 u 를 닫힌 형식으로 나누어 U 를 다시 추정하고 3 을 반복한다(U 의 변화가 1e-9 미만이 되거나 n_iter 회까지. 수렴은 1 차이며, R = 0.6, 끝까지의 거리 3 인 장에서 약 30 회). 상류 끝도 1/r² 로 결손되어 있으므로(R = 0.6, 거리 3 에서 4 %), 끝의 중앙값을 그대로 U 로 하면 직선이 휜다.
Returns:
dict: stagnation (x, y), center (x, y), radius, n_used, rms_residual(1/√d 피팅의 잔차),
speed, ok(점이 충분하고 기울기가 음이면 True).
• 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_swarm_obstacle_from_flow — py -3.11 examples/poc_swarm_obstacle_from_flow.py
table 를 입력으로 받는 것)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
swarmflow)sph_kernel · sph_density_pressure · swarm_simulate · swarm_render_overhead · swarm_field_from_tracks · swarm_field_from_piv · potential_flow_cylinder · velocity_deficit_map
*Provenance: swarmflow.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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