town op• Data kinds: table → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.town_world(layout, *, props=(), **kwargs) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import drivetown; drivetown.town_world(layout, *, props=(), **kwargs) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsdrive.get("town_world"))
driveworld.world_build का पतला wrapper (props और बाकी arguments जैसे के तैसे देता है), जो stop lines, signals और railway crossings की स्थितियों की table world["town"] के रूप में जोड़ता है, और हर crossing element पर gate वाले 2 warning signals, gate arms (ऊपर उठे), crossing के तख्ते और train (दूर प्रतीक्षा में) रखता है।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
world["town"] = {"stop_lines": [(x, y, yaw, kind)], "signals": [(x, y, yaw, kind)], "crossings": [(x0, y0, x1, y1, s0, s1)], "gear": [踏切ごとの設備の索引 dict], "total_length"}(signals は交差点の 4 基全部、yaw = 灯器が向く向き。stop_lines は
左側通行の物)。設備の状態は town_crossing_state で時刻ごとに書き換える。
Raises ValueError: layout が town_chain の物でない(world_build の例外はそのまま)。
• 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_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
town)town_chain · town_layout · town_centerline · town_stop_lines · town_rules · town_crossing_state · town_run · town_checks
*Provenance: drivetown.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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