occlusion_visible_intervals — DRIVE traffic op

• 데이터 종류: any → any

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.occlusion_visible_intervals(ego_xy, ego_heading: 'float', parked_box, emerge_xy, s_max: 'float') -> 'list'(구현을 직접 호출하려면 import drivetraffic; drivetraffic.occlusion_visible_intervals(ego_xy, ego_heading: 'float', parked_box, emerge_xy, s_max: 'float') -> 'list', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("occlusion_visible_intervals"))

사용법

> 이 연산자의 설명은 아직 번역이 없습니다. 원문을 그대로 싣습니다.

自車の目が p(s) = ego_xy + s h を 0 ≤ s ≤ s_max 進む間に、点 `emerge_xy` が 見えている 前進量の区間の列。

`occlusion_reveal_distance` は「最初に見える所」だけを返すが、見え方は単調でない: 駐車車両の幅の帯の外(歩道の上)の点は、

遠くからは車と縁石の隙間越しに見え、近づくと隠れ、また見える。ここでは見える/見えないが切り替わり得る候補(角をかすめる視線と

進路の交点、進路と辺の交点 —— 閉形式)で [0, s_max] を区切り、各区間の中点で視線を判定して、見える区間を [(s0, s1), ...]

(昇順、隣り合う見える区間は結合)で返す。区間の端の縦距離は h · (e − p(s))。点が箱の内部なら []。

Raises `ValueError`: 形・非有限・寸法 ≤ 0、s_max ≤ 0。

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• poc_driving_traffic — py -3.11 examples/poc_driving_traffic.py

타입이 이어지는 다음 연산자(any 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(traffic)

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

*Provenance: drivetraffic.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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