#Browser Lab

합성 회색조 이미지의 히스토그램과 기울기로 선형 노출과 인코딩 값 조정을 비교합니다.

합성 영상의 회전, 크기, 밝기를 바꾸고 검출된 코너와 알려진 변환으로 얻은 참조 위치를 비교합니다.

영상 패치를 비교하고 대응 후보를 걸러, 기하적으로 일치해도 올바른 매칭이 아닐 수 있음을 확인합니다.

영상 특징점의 이동을 추정하고 알려진 합성 변환과 비교합니다. 밝기 변화, 가림, 개구 문제에 따른 실패를 살펴봅니다.

예측 범위, 가중치, 조향 한계를 바꾸어 예측 경로, 솔버 수렴, 실패 처리 방식을 브라우저에서 비교합니다.

하나의 차량, 경로, 초기 상태, 조향 한계에서 다섯 가지 추종기를 함께 실행하고, 공유되는 지표 정의로 횡방향 오차, 매끄러움, 완주 여부를 비교합니다.

가속과 최소/최대 범위를 포함하여 속도 스케일링 선행거리를 PP와 비교합니다.

고정 선행거리를 변경하며 공유 차량 모델에서 추종 오차, 조향, 목표점을 확인합니다.

선행거리와 속도 조절을 분리하고, 곡률 제한, 속도 하한, 최종 접근, 실제 차량 속도를 비교합니다.

전륜과 후륜의 오차를 분리하고, 브라우저에서 게인, 속도, 조향 제약을 비교합니다.