fullseye

lidar_spec — DRIVE lidar op

• データ種: なし → table(引数だけで決まる op —— 画像やデータの入力を取らない)
• 呼び出し: 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' (実装を直接呼ぶなら 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'、台帳から引くなら opsdrive.get("lidar_spec"))

使い方

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]。

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 · lidar_scan · rss_longitudinal_same

同カテゴリ(lidar)

lidar_scan · 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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