traffic op• Datenarten: keine → table (ein Operator, der allein durch seine Argumente bestimmt ist — er nimmt kein Bild und keine Daten entgegen)
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.pedestrian_crossing(intent: 'str', *, start_xy=(0.0, -3.0), road_width: 'float' = 7.0, speed: 'float' = 1.2, wait_time: 'float' = 3.0, curb_offset: 'float' = 0.3, along_heading: 'float' = 0.0, dt: 'float' = 0.1, t_end: 'Optional[float]' = None) -> 'Dict[str, object]' (die Implementierung direkt: import drivetraffic; drivetraffic.pedestrian_crossing(intent: 'str', *, start_xy=(0.0, -3.0), road_width: 'float' = 7.0, speed: 'float' = 1.2, wait_time: 'float' = 3.0, curb_offset: 'float' = 0.3, along_heading: 'float' = 0.0, dt: 'float' = 0.1, t_end: 'Optional[float]' = None) -> 'Dict[str, object]'; aus dem Register: opsdrive.get("pedestrian_crossing"))
> Für diesen Operator gibt es noch keine Übersetzung. Es folgt der Originaltext unverändert.
横断の意図を真値に持つ歩行者の軌跡(区分ごとの閉形式。積分しない)。
道路は x 方向、車道 0 ≤ y ≤ road_width、歩道 y < 0 から始める(`start_xy` の y < −curb_offset)。
• `cross`: (x0, y0) → 縁 (x0, −curb_offset) まで歩き、止まらずに向こうの縁 (x0, road_width + curb_offset)
まで横断して止まる。向きは +π/2(車道の方)。
• `wait_then_cross: 縁まで歩き、**縁で車道を向いて** (+π/2) wait_time` 秒止まり、それから横断する。
• `walk_along: 歩道を向き along_heading`(0 か π)で y = y0 のまま歩く(車道に入らない)。
• `stand_no_cross`: 縁まで歩き、縁で車道を向いて (+π/2) 立ち止まったまま渡らない(バス待ち・連れ待ち)。見た目は
`wait_then_cross の待ちと区別がつかない —— 規則で「止まる」と判断すれば誤検出になる真値。t_cross_start` は None。
速さは `speed(既定 WALK_SPEED` = 1.2 m/s、仮定)。
戻り値 dict: `t (K,)、xy (K, 2)、heading (K,)、phase` (K,) の文字列
("approach" / "wait" / "cross" / "done" / "along")、`intent(真値)、t_cross_start・t_cross_end`
(横断しない意図では None)、`speed`。門: 横断にかかる時間 = (road_width + 2·curb_offset)/speed、待つ人は
待ちの間の位置が一定で向きが +π/2、沿って歩く人は全時刻で y < 0、向きは位置の差分の向きと一致。
Raises `ValueError`: 未知の intent、speed ≤ 0、start が歩道上でない、along_heading が 0/π でない。
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.
• poc_driving_traffic — py -3.11 examples/poc_driving_traffic.py
table als Eingabe)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
traffic)idm_accel · idm_equilibrium_gap · idm_platoon_simulate · driver_style · lateral_wobble · ou_estimate · social_force_step · occlusion_reveal_distance
*Provenance: drivetraffic.py — DRIVE Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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