cr_drive_sweep — DRIVE commonroad op

• データ種: table → table

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.cr_drive_sweep(scene, pp_index: 'int' = 0, *, grid=None, margin: 'float' = 0.15, **kwargs) -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import drivecommonroad; drivecommonroad.cr_drive_sweep(scene, pp_index: 'int' = 0, *, grid=None, margin: 'float' = 0.15, **kwargs) -> 'dict'、台帳から引くなら opsdrive.get("cr_drive_sweep"))

使い方

ルールベースの gap acceptance: 運転手の母数の格子を穏やかな順に試し、最初に全部の門を通った走行 を返す。

門 = ゴール到達 ∧ :func:cr_feasible ∧ :func:cr_collision で障害物なし(`margin` だけ膨らませた判定)∧ 道路境界なし。

`grid は {"a_lat": (...), "lookahead": (...), "k_v": (...), "v_cruise": (...)}` 形式(既定 = a_lat 2.5→10、lookahead 5/8、

k_v 0.6/1.0、v_cruise None)。他の kwargs は :func:cr_drive へ。

返り値 ``{"run" (通った走行 | None), "settings" (その母数 | None), "tries": [{"settings", "goal_reached", "feasible",

"obstacle_collision", "boundary_violation", "first_collision"}], "n_tries"}`。通る物が無ければ run` は None(ValueError ではない)。

Raises `ValueError`: grid のキーが上記以外、margin < 0。

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_commonroad — py -3.11 examples/poc_driving_commonroad.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(commonroad)

cr_synthetic · cr_read · cr_route · ks_step · cr_drive · cr_feasible · cr_collision · cr_solution_xml

*Provenance: drivecommonroad.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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