town 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.kyosoku_summary(path=None) -> 'Dict[str, object]' (die Implementierung direkt: import drivetown; drivetown.kyosoku_summary(path=None) -> 'Dict[str, object]'; aus dem Register: opsdrive.get("kyosoku_summary"))
Liest das Register der nachgestellten Szenarien des Verkehrslehrbuchs (Kyōsoku) (docs/drive/kyosoku_scenarios.json) und erstellt daraus eine Häufigkeitstabelle category × status.
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
path = None なら repo の docs/drive/kyosoku_scenarios.json(このモジュールの場所から引く)。返り値 {"total", "statuses" (順序つき), "by_status": {status: n}, "categories": [...] (件数の多い順), "by_category": {category: {status: n}}, "table": [[category, n_reproduced, n_partial, n_pending, n_not_reproducible, total], ...]}。
Raises ValueError: ファイルが無い・JSON でない・scenarios が無い・場面に id/category/status が無い・ status が KYOSOKU_STATUSES に無い・id が重複。
• 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_town — py -3.11 examples/poc_driving_town.py
table als Eingabe)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
town)town_chain · town_layout · town_world · town_centerline · town_stop_lines · town_rules · town_crossing_state · town_run
*Provenance: drivetown.py — DRIVE Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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