course 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.course_turnaround(width=3.5, bay_width=3.5, depth=5.0, entry=5.0, corner_radius=1.0, arc_pts=16, side='left') (実装を直接呼ぶなら import drivecourse; drivecourse.course_turnaround(width=3.5, bay_width=3.5, depth=5.0, entry=5.0, corner_radius=1.0, arc_pts=16, side='left')、台帳から引くなら opsdrive.get("course_turnaround"))
方向変換コース(T 字): 幅 w の道路(x ∈ [0, 2E + bay_width])の側方中央に車庫(道路沿いの幅 bay_width、
奥行 depth)、車庫口の両側に出入口部 E ずつ。
別表第三の図(3JH00000217784)そのもの: 道路(幅 A)の途中に車庫(幅 B × 奥行 C)が直角に付き、車庫口の両側の
道路が出入口部 D、車庫口の凹頂点 2 つがすみ切り E。図は上向きの道路の右側に車庫があるが、ここでは
`side="left"(+y)を既定にし "right"` で鏡映する。車は道路を進み、後退で車庫に入れ、来た方向へ出る
(exit = (0, 0, π); 反対側へ出るときは配置側で向きを選ぶ)。centerline は道路の軸 → 車庫の軸。
面積 = (2E + bay_width)·w + depth·bay_width + 2r²(1 − π/4)。
規格: A = 3.5, B = 3.5, C = 5, D ≥ 5, E = 1 → `params["regulation"]`。
Raises `ValueError`: 幅・車庫幅・奥行・E が正でない、r < 0、E < r または depth < r(すみ切りが辺に
収まらない)、arc_pts が 1 以上の整数でない、side が left/right でない。
• 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。
• poc_driving_school — py -3.11 examples/poc_driving_school.py
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
course)course_crank · course_s_curve · course_slope · course_intersection · course_parallel_parking · course_crossing · course_road · course_loop_bend
*Provenance: drivecourse.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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