crossing op• Data kinds: table → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.crossing_stop_check(trajectory, *, stop_line: 'float', crossing_start: 'float', crossing_end: 'float', car_length: 'float', look_events: 'Sequence[Tuple[float, str]]' = (), forbidden_intervals: 'Sequence[Tuple[float, float]]' = (), queue_rear: 'Optional[float]' = None, signal_controlled: 'bool' = False, near: 'float' = 2.0, v_stop: 'float' = 0.05, gap: 'float' = 1.0, beyond: 'float' = 0.5, brake_max: 'Optional[float]' = None) -> 'Dict[str, object]' (implementation को सीधे call करना हो तो import drivecrossing; drivecrossing.crossing_stop_check(trajectory, *, stop_line: 'float', crossing_start: 'float', crossing_end: 'float', car_length: 'float', look_events: 'Sequence[Tuple[float, str]]' = (), forbidden_intervals: 'Sequence[Tuple[float, float]]' = (), queue_rear: 'Optional[float]' = None, signal_controlled: 'bool' = False, near: 'float' = 2.0, v_stop: 'float' = 0.05, gap: 'float' = 1.0, beyond: 'float' = 0.5, brake_max: 'Optional[float]' = None) -> 'Dict[str, object]', registry से लेना हो तो opsdrive.get("crossing_stop_check"))
railway crossing पार करने के तरीके की scoring करता है (धारा 33(1)-(2), धारा 50(2), Kyosoku 6-1-1(1)(3)(4)(5))।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
trajectory = {"t", "x"[, "v"]}(x = 車の前端)。判定(違反の名前):
• no_stop(33 条 1 項): 前端が踏切に入る前に、停止線の直前([stop_line − near, stop_line])で止まっていない(signal_controlled なら免除)。
• no_look(33 条 1 項・教則 6-1-1(1)(2)): 最後の停止の間(止まってから動き出すまで)に左右の両方を見ていない。
• entered_while_forbidden(33 条 2 項): 前端が踏切の手前の端を越えた時刻が forbidden_intervals の中。brake_max [m/s²] を渡すと、その区間の始まりの時点で brake_max の減速では踏切の手前に止まれなかった進入(v² / (2 brake_max) > 踏切までの距離)は違反に数えず unavoidable に記録する(黄信号で止まれない距離と同じ考え方。法に明文の例外は無い = 解釈・仮定)。None なら例外なし。
• no_exit_room(50 条 2 項): 入った時刻に向こう側の余地が無い(exit_room_check)。
• stopped_inside(教則 6-1-1(5)): 車体が踏切にかかっている間に止まった。
踏切に入らなかった軌跡は entered = False(違反は停止・確認以外を数えない)。
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
• poc_driving_crossing — py -3.11 examples/poc_driving_crossing.py
• poc_driving_town — py -3.11 examples/poc_driving_town.py
table को input के रूप में लेते हैं)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
crossing)crossing_timing_check · crossing_gate_state · crossing_lamp_signal · lamp_pair_phase · crossing_clear_time · exit_room_check · track_sight_distance · sight_triangle_distance
*Provenance: drivecrossing.py — DRIVE operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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