fullseye

lidar_scan — DRIVE lidar op

• データ種: mesh × table × matrix → table
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.lidar_scan(V, F, spec, T_sensor, *, labels=None, seed: 'int' = 0) -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import lidarsim; lidarsim.lidar_scan(V, F, spec, T_sensor, *, labels=None, seed: 'int' = 0) -> 'dict'、台帳から引くなら opsdrive.get("lidar_scan"))

使い方

メッシュ世界 (V, F) に姿勢 T_sensor(world ← sensor)の LiDAR を 1 スイープ撃つ。

• V (N,3) float / F (M,3) int: 三角形メッシュ(空・非 (N,3)・非有限・範囲外の面番号は ValueError)。
• spec: :func:lidar_spec の dict。
• T_sensor: 4×4 同次行列(world ← sensor)。センサ座標は x=前, y=左, z=上。
• labels: 面ごとの int ラベル (M,) または None(None なら当たったセルのラベルは 0)。
• seed: ノイズの乱数種(noise_std == 0 なら乱数を一切引かず、ビット単位で決定的)。

返り値の dict: points (K,3) 世界座標の反射点(行優先: beam 0 の列 0 から)/ ranges (n_beams, n_az) [m] (0 = 無返答)/ hit_face (n_beams, n_az) int(−1 = 無し)/ labels (n_beams, n_az) int (−1 = 無し)/ beam (K,) int / col (K,) int / n_hits int。 最近接の面が range_min 未満または range_max 超なら無返答(奥の面へ抜けない)。ノイズは 無ノイズ距離で返答の有無を決めた後、ranges と points に足す。

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。
• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。
• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• poc_driving_school — py -3.11 examples/poc_driving_school.py

型が繋がる次の op(table を入力に取れる)

course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · rss_longitudinal_same · rss_longitudinal_opposite

同カテゴリ(lidar)

lidar_spec · ray_plane_range · ray_box_ranges

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Provenance: lidarsim.py — DRIVE operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。

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