traffic op• Data kinds: कोई नहीं → table (केवल arguments से तय होने वाला op — यह कोई image या data input नहीं लेता)
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.passing_simulate(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, dt: 'float' = 0.01, v_obstacle: 'float' = 0.0) -> 'Dict[str, float]' (implementation को सीधे call करना हो तो import drivetraffic; drivetraffic.passing_simulate(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, dt: 'float' = 0.01, v_obstacle: 'float' = 0.0) -> 'Dict[str, float]', registry से लेना हो तो opsdrive.get("passing_simulate"))
"go" वाली स्थिति को समय में आगे चलाता है और PET (अपने वाहन के सामने की lane से पूरी तरह लौटने के समय और सामने वाले वाहन के उस बिंदु पर पहुँचने के समय का अंतर) लौटाता है।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
閉形式と独立な経路: 自車の 横位置 を、x_in〜x_out の間は対向車線(y = 1)、x_out を過ぎたら y(τ) = 1 − smoothstep(τ / T_lc)(τ = x_out を過ぎてからの時間)で戻すとして刻み dt で進め、y が 0 になった刻みを探して刻み内を二分法で詰めた時刻を戻り切った時刻とする(T_lc = 0 なら x_out を過ぎた時刻)。対向車は x = D から −v_on で進め、戻り切った地点を通る刻みを探して線形補間する。v_on = 0 なら PET = inf。
v_obstacle > 0: 障害物の前端の外(x_out)も v_obstacle で進む(走っている自転車の追い越し)。
戻り値 dict: t_clear、x_clear、t_oncoming(対向車が x_clear に着く時刻)、pet。
• 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_traffic — py -3.11 examples/poc_driving_traffic.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
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. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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