decide op• Data kinds: signal × signal → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.tdoa_bearing(sig_left, sig_right, fs, mic_spacing, *, c: 'float' = 343.0, upsample: 'int' = 16) -> 'Dict[str, object]' (implementation को सीधे call करना हो तो import drivedecide; drivedecide.tdoa_bearing(sig_left, sig_right, fs, mic_spacing, *, c: 'float' = 343.0, upsample: 'int' = 16) -> 'Dict[str, object]', registry से लेना हो तो opsdrive.get("tdoa_bearing"))
2 microphones (बायाँ = +y, दायाँ = −y, अंतराल mic_spacing) पर पहुँचने के समय के अंतर से ध्वनि स्रोत की दिशा (far-field approximation)।
Δt = t_दायाँ − t_बायाँ (पहले बाईं ओर पहुँचे तो धनात्मक), sin θ = c Δt / d, θ = सामने से कोण (बायाँ धनात्मक)
Δt परस्पर-सहसंबंध Σ right[n] left[n − k] का अधिकतम है (आवृत्ति क्षेत्र में 0 भरकर upsample गुना अंतर्वेशन, फिर परवलय)। खोज की सीमा भौतिक रूप से संभव |Δt| ≤ d/c तक सीमित है। आगे और पीछे (θ और π − θ) में भेद नहीं किया जा सकता।
वापसी मान: delay (सेकंड), bearing_rad / bearing_deg, sin_theta (क्लिप से पहले), ambiguous (मुख्य आवृत्ति f_peak पर d > c/(2 f_peak) हो तो True = सहसंबंध के शिखर हर 1/f पर दोहराते हैं, इसलिए सीमा के भीतर 2 आ सकते हैं), f_peak।
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
• poc_driving_decisions — py -3.11 examples/poc_driving_decisions.py
table को input के रूप में लेते हैं)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
decide)mirror_reflection_matrix · mirror_virtual_camera · mirror_aim_normal · convex_mirror_fov · mirror_blind_zone · check_sequence_score · signal_phase_plan · signal_state
*Provenance: drivedecide.py — DRIVE operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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