lidar op• 데이터 종류: 없음 → table(인자만으로 정해지는 연산자 —— 이미지나 데이터 입력을 받지 않습니다)
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.lidar_spec(n_beams: 'int' = 32, v_fov_deg=(-25.0, 15.0), azimuth_res_deg: 'float' = 0.2, range_max: 'float' = 60.0, range_min: 'float' = 0.5, noise_std: 'float' = 0.0) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import lidarsim; lidarsim.lidar_spec(n_beams: 'int' = 32, v_fov_deg=(-25.0, 15.0), azimuth_res_deg: 'float' = 0.2, range_max: 'float' = 60.0, range_min: 'float' = 0.5, noise_std: 'float' = 0.0) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("lidar_spec"))
> 이 연산자의 설명은 아직 번역이 없습니다. 원문을 그대로 싣습니다.
回転式 LiDAR の仕様 dict を作る(既定は 32 beam・仰角 −25…+15°・方位 0.2° = 1800 列)。
• `n_beams: レーザ層の数(≥ 1)。仰角帯 v_fov_deg=(v_min, v_max)` [度] を等分し、行 0 が
上端 `v_max 側(:mod:spherical_proj と同じ)。v_min < v_max`、いずれも [−90, 90] の中。
• `azimuth_res_deg: 方位角の刻み [度] (> 0)。360° を割り切る値でなければ ValueError`
(等間隔の 1 周が前提。0.2 → 1800 列、0.1 → 3600 列)。
• `range_min / range_max [m]: 測距範囲(0 ≤ range_min < range_max < ∞`)。外の最近接は無返答。
• `noise_std` [m]: range 方向のガウスノイズの標準偏差(≥ 0、0 = 完全決定的)。
返り値の dict: ``n_beams, n_az, v_fov_deg, azimuth_res_deg, range_min, range_max, noise_std,
elevations (n_beams,) [rad, 行 0 = 上端], azimuths (n_az,) [rad, 列 0 = −π 側の中心]``。
• 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_school — py -3.11 examples/poc_driving_school.py
table 를 입력으로 받는 것)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
lidar)lidar_scan · ray_plane_range · ray_box_ranges
*Provenance: lidarsim.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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