world op• 데이터 종류: table → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.world_build(course, *, props=(), kerb_height: 'float' = 0.15, kerb_width: 'float' = 0.3, lines: 'bool' = True, ground_margin: 'float' = 8.0, ground_step: 'float' = 4.0, joint_step: 'float' = 0.5, asset_root=None) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import driveworld; driveworld.world_build(course, *, props=(), kerb_height: 'float' = 0.15, kerb_width: 'float' = 0.3, lines: 'bool' = True, ground_margin: 'float' = 8.0, ground_step: 'float' = 4.0, joint_step: 'float' = 0.5, asset_root=None) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("world_build"))
> 이 연산자의 설명은 아직 번역이 없습니다. 원문을 그대로 싣습니다.
コース(要素か layout)から世界を組む。
路面 = 全体を覆う平面(z = 0、ラベル 0)。各要素の多角形の縁に縁石(ラベル 1、継ぎ目の辺は除く)、
縁の内側 0.15 m に白線(ラベル 9)。坂道は斜面のメッシュ(ラベル 0)。交差点の `signal_poses` には信号機を立て
(初期状態 "red"、日本式: 向こう側の柱 + アームで車線上に横型 3 灯、roadjp)、`stop_lines に停止線、crosswalks に横断歩道の縞。props は (asset_name, x, y, yaw)` か
`(asset_name, x, y, yaw[, dims[, paint]]) の並び(paint = 車の車体色、:data:CAR_PAINTS)。返り値 = {"V","F","face_label","face_color","objects","bounds","course"}`。
• 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_longitudinal — py -3.11 examples/poc_driving_longitudinal.py
• poc_driving_school — py -3.11 examples/poc_driving_school.py
• poc_driving_weather — py -3.11 examples/poc_driving_weather.py
• poc_ttc_rss — py -3.11 examples/poc_ttc_rss.py
• poc_world_terrain — py -3.11 examples/poc_world_terrain.py
table 를 입력으로 받는 것)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same · rss_longitudinal_opposite
world)world_camera · load_asset · world_move
*Provenance: driveworld.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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