predict_amber_onset — DRIVE `decide` op

• Datenarten: table → table

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.predict_amber_onset(observations, *, flash_duration: 'Optional[float]' = None, crossing_length: 'Optional[float]' = None, walk_speed: 'float' = 1.0, ped_red_to_amber: 'float' = 2.0, t_now: 'Optional[float]' = None) -> 'Dict[str, object]' (die Implementierung direkt: import drivedecide; drivedecide.predict_amber_onset(observations, *, flash_duration: 'Optional[float]' = None, crossing_length: 'Optional[float]' = None, walk_speed: 'float' = 1.0, ped_red_to_amber: 'float' = 2.0, t_now: 'Optional[float]' = None) -> 'Dict[str, object]'; aus dem Register: opsdrive.get("predict_amber_onset"))

Verwendung

Schätzt den Beginn von Gelb für Fahrzeuge aus Beobachtungen der parallelen Fußgängerampel ((t, state) in zeitlicher Reihenfolge, state ∈ green / flash / red).

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

F = flash_duration(無ければ crossing_length / walk_speed)、Δ = ped_red_to_amber。観測の切り替わり(green→flash、flash→red)ごとに黄の時刻が入る区間を作り、その積をとる:

green→flash(最後の green t_g、最初の flash t_f): 黄 ∈ [t_g + F + Δ, t_f + F + Δ]

flash→red (最後の flash t_f'、最初の red t_r): 黄 ∈ [t_f' + Δ, t_r + Δ]

返り値: amber_onset(区間の中点)、lo / hi、half_width(誤差の上限)、remaining = amber_onset − t_now(既定 = 最後の観測時刻)、basis(使った切り替わり)。切り替わりが 1 つも無ければ ValueError(青が続いているだけでは「いつ点滅するか」は分からない)。区間が空(観測と F・Δ が矛盾)も ValueError。

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• 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.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• poc_driving_decisions — py -3.11 examples/poc_driving_decisions.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `table` als Eingabe)

course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same

Gleiche Kategorie (`decide`)

mirror_reflection_matrix · mirror_virtual_camera · mirror_aim_normal · convex_mirror_fov · mirror_blind_zone · check_sequence_score · signal_phase_plan · signal_state

*Provenance: drivedecide.py — DRIVE Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

predict_amber_onset — DRIVE decide op