passing_decision — DRIVE traffic op

• データ種: なし → any(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.passing_decision(dist_oncoming: 'float', parked_len: 'float', margin_front: 'float', margin_back: 'float', v_ego: 'float', v_oncoming: 'float', *, lane_change_time: 'float', ego_length: 'float' = 0.0, pet_min: 'float' = 0.0, v_obstacle: 'float' = 0.0) -> 'str' (実装を直接呼ぶなら import drivetraffic; drivetraffic.passing_decision(dist_oncoming: 'float', parked_len: 'float', margin_front: 'float', margin_back: 'float', v_ego: 'float', v_oncoming: 'float', *, lane_change_time: 'float', ego_length: 'float' = 0.0, pet_min: 'float' = 0.0, v_obstacle: 'float' = 0.0) -> 'str'、台帳から引くなら opsdrive.get("passing_decision"))

使い方

対向車までの距離 `dist_oncoming`(判断時、自車が x_in にいるとき)で "go" か "wait" を返す。

D ≥ D*(`passing_gap_required の d_required`)なら "go"(境目ちょうどは PET = pet_min で go)。

`dist_oncoming = +inf` は「対向車なし」= "go"(他の引数の検査はする)。−inf・NaN は ValueError。

`v_obstacle > 0 は走っている障害物(passing_gap_required`)。

門: D* ± ε で判断が切り替わる / `passing_simulate` の PET が pet_min になる境目と D* が一致。

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_traffic — py -3.11 examples/poc_driving_traffic.py

型が繋がる次の op(any を入力に取れる)

course_crank · course_s_curve · course_turnaround · course_slope · course_intersection · course_parallel_parking · course_crossing · course_road

同カテゴリ(traffic)

idm_accel · idm_equilibrium_gap · idm_platoon_simulate · driver_style · lateral_wobble · ou_estimate · social_force_step · pedestrian_crossing

*Provenance: drivetraffic.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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