decide op• 数据种类:any → table
• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.dilemma_zone(v, *, reaction: 'float', decel: 'float', amber: 'float', intersection_width: 'float', car_length: 'float', accel: 'float' = 0.0) -> 'Dict[str, object]'(要直接调用实现,import drivedecide; drivedecide.dilemma_zone(v, *, reaction: 'float', decel: 'float', amber: 'float', intersection_width: 'float', car_length: 'float', accel: 'float' = 0.0) -> 'Dict[str, object]';从台账取用则 opsdrive.get("dilemma_zone"))
黄灯的两难区(Gazis, Herman, Maradudin 1960)。
以速度 v 位于停止线前 x 处时黄灯亮起:
能停住 ⇔ x ≥ x_c = v δ + v²/(2a) (δ = reaction、a = decel)
能通过 ⇔ x ≤ x_0 = v τ + ½ a₁ (τ − δ)² − (w + L) (τ = amber、a₁ = accel ≥ 0、w = 路口宽度、L = 车长)
(a₁ = 0 为基本形式。设定加速从反应之后持续到黄灯结束。若 τ ≤ δ 则加速项为 0。) max(x_0, 0) < x < x_c 为 两难区(既停不住也通不过。x < 0 已越过停止线,故排除), x_c ≤ x ≤ x_0 为 可选区间(两者皆可)。
日本法令的解读: 《交通规则教则》附表1(黄)为"接近停止位置且无法安全停车时可继续前进" = 越过停止线即可(并无在黄灯期间驶出路口的义务)。按此解读,以 intersection_width = car_length = 0 调用(x_0 = vτ)。GHM 的"驶出路口"是以没有全红时间为前提的严格解读。
返回值: x_stop_min = x_c、x_clear_max = x_0、dilemma((lo, hi) 或 None)、option(同)、length(两难区长度,无则为 0)、v_critical(a₁ = 0 时使 x_c = x_0 的一组速度。无实根时为空 = 任何速度都没有两难)。v 为单个数(数组请用 np.vectorize 等)。
• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。
• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。
• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。
• poc_driving_decisions — py -3.11 examples/poc_driving_decisions.py
table 作为输入)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
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 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*
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