commonroad op• Data kinds: table → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.cr_drive_sweep(scene, pp_index: 'int' = 0, *, grid=None, margin: 'float' = 0.15, **kwargs) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import drivecommonroad; drivecommonroad.cr_drive_sweep(scene, pp_index: 'int' = 0, *, grid=None, margin: 'float' = 0.15, **kwargs) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsdrive.get("cr_drive_sweep"))
rule-based gap acceptance: driver parameters के grid को सबसे सौम्य से शुरू करके क्रम से आज़माता है, और सभी gates पास करने वाला पहला run लौटाता है।
गेट = गोल तक पहुँचना ∧ cr_feasible ∧ cr_collision में बाधा से टकराव नहीं (margin जितना फैलाया गया निर्णय) ∧ सड़क-सीमा उल्लंघन नहीं। grid {"a_lat": (...), "lookahead": (...), "k_v": (...), "v_cruise": (...)} रूप में है (डिफ़ॉल्ट = a_lat 2.5→10, lookahead 5/8, k_v 0.6/1.0, v_cruise None)। अन्य kwargs cr_drive को दिए जाते हैं।
रिटर्न मान {"run" (通った走行 | None), "settings" (その母数 | None), "tries": [{"settings", "goal_reached", "feasible", "obstacle_collision", "boundary_violation", "first_collision"}], "n_tries"}। कोई सफल न हो तो run None है (ValueError नहीं)।
Raises ValueError: grid की कुंजियाँ ऊपर दी गई के अलावा, margin < 0।
• 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_commonroad — py -3.11 examples/poc_driving_commonroad.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
commonroad)cr_synthetic · cr_read · cr_route · ks_step · cr_drive · cr_feasible · cr_collision · cr_solution_xml
*Provenance: drivecommonroad.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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