Normalisierung von Envir_Brightness-Werten während der Dämmerung / Normalization of Envir_Brightness values at dusk/dawn

  • [DE]


    Hallo,


    Wie bekannt, kann ein Fahrzeug, über seine vordefinierte lokale Variable Envir_Brightness, seine Umgebungshelligkeit erfahren. Wenn aber die Straßenbeleuchtung aktiv ist, und das Fahrzeug sich derzeit im Radius einer oder mehreren Lichtquellen aufhält, berücksichtigt OMSI auch deren Einfluss auf die Helligkeit, was nicht immer erwünscht ist.


    Um z.B. einen "Treibhauseffekt" im Innenraum zu simulieren, muss ein Heizungs-/Kühlungs-Skript schon früh Morgens und spät Abends, bevor die Straßenbeleuchtung abgeschaltet, bzw. erneut eingeschaltet wird, in der Lage sein die "pure" / "natürliche" Umgebungshelligkeit objektiv zu messen. Das selbe gilt für KI-Logik, die den Zeitpunkt der (De-)Aktivierung der Fahrzeugbeleuchtung je nach Witterungsverhältnissen und subjektiven Präferenzen jedes simulierten Fahrers, dynamisch variiert.


    Die Frage lautet also: Kann man, insbesondere während der Dämmerung (-10° < Sonnenhöhenwinkel < 10°), die durch künstliche Lichtquellen entstehende "Verzerrung" von Envir_Brightness-Werten beseitigen / normalisieren, um die Umgebungshelligkeit objektiv zu messen? Falls nicht: Kann man stattdessen vorhersagen ob die Straßenbeleuchtung eventuell abgeschaltet werden wird, bzw. ob sie früher abgeschaltet gewesen war? Oder anders formuliert, kann man Morgens / Abends heuristisch erfahren ob der Tag relativ klar ist (kein "Overcast" ([ovc]) Wolkentyp in den Wettereinstellungen ausgewählt)?


    Bitte bedenkt das ein Lösungsansatz möglichst in "Echtzeit" Ergebnisse liefern sollte. Ein Algorithmus der länger als, sagen wir mal, ~100 Frames (1~5 Sekunden) benötigt um z.B. einen Durchschnittswert, oder eine Veränderungsrate zu berechnen, ist unerwünscht, da der Rest der Skripte, insbesondere bei KI-Fahrzeugen, sich nicht leisten kann ewig auf eine Antwort zu warten.


    Dankeschön!


    * * *


    [EN]


    Hello,


    As known, a vehicle may, via its Envir_Brightness predefined local variable, learn how bright or dark its surrounding environment is. At times when street lights are active, however, and when the vehicle happens to be located within the radius of one or several artificial light sources, OMSI includes their contribution to the aggregate brightness score as well, which is not always desired.


    For instance, to simulate a "greenhouse effect" in a vehicle's interior, a heating/cooling script must, even early in the morning or late in the evening, before street lights are yet switched off or respectively after having been switched on anew, be able to objectively measure the "pure" / "natural" ambient environmental brightness. The same applies to AI logic that dynamically varies the time when individual vehicles turn their lights on/off, based on weather conditions and subjective preferences of each simulated driver.


    So here's the actual question: Is it possible, particularly at dusk or dawn (-10° < solar elevation angle < 10°), to normalize away the skew of Envir_Brightness values, resulting because of artificial light sources, in order to objectively measure just the ambient brightness? In case that's impossible: Would it instead be possible, at dusk or dawn, to predict whether street lights will eventually be turned off, or respectively whether they previously used to be off? Or put otherwise, is it possible, at dusk or dawn, to heuristically tell whether the dawning or ending day is a clear one (no "Overcast" ([ovc]) cloud type selected in the weather settings)?


    Please mind that a solution should be able to deliver results in nearly "real-time". An algorithm that requires more than, say, ~100 frames (1~5 seconds) in order to e.g. calculate an average or a rate of change, is not what I'm after, since the remainder of the scripts, particularly when it comes to AI-controlled vehicles, cannot afford to wait for an answer indefinitely.


    Thanks!

  • Unorthodox Paradox

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