decide op• 데이터 종류: signal × signal → table
• 호출: 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]'(구현을 직접 호출하려면 import drivedecide; drivedecide.tdoa_bearing(sig_left, sig_right, fs, mic_spacing, *, c: 'float' = 343.0, upsample: 'int' = 16) -> 'Dict[str, object]', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("tdoa_bearing"))
2개 마이크(왼쪽 = +y, 오른쪽 = −y, 간격 mic_spacing)의 도달 시간차로부터 음원의 방위(원거리 근사).
Δt = t_오른쪽 − t_왼쪽(왼쪽에 먼저 도달하면 양), sin θ = c Δt / d, θ = 전방으로부터의 각(왼쪽이 양)
Δt 는 상호상관 Σ right[n] left[n − k] 의 최대(주파수 영역에서 0 을 채워 upsample 배로 보간하고, 다시 포물선). 찾는 범위는 물리적으로 가능한 |Δt| ≤ d/c 로 한정한다. 앞뒤(θ 와 π − θ)는 구별할 수 없다.
반환값: delay(초), bearing_rad / bearing_deg, sin_theta(클립 전), ambiguous (주 주파수 f_peak 에서 d > c/(2 f_peak) 이면 True = 상관의 봉우리가 1/f 마다 늘어서 범위 안에 2 개가 들어갈 수 있다), f_peak.
• 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_decisions — py -3.11 examples/poc_driving_decisions.py
table 를 입력으로 받는 것)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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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