traffic op• Data kinds: any → scalar
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.occlusion_reveal_distance(ego_xy, ego_heading: 'float', parked_box, emerge_xy) -> 'float' (implementation को सीधे call करना हो तो import drivetraffic; drivetraffic.occlusion_reveal_distance(ego_xy, ego_heading: 'float', parked_box, emerge_xy) -> 'float', registry से लेना हो तो opsdrive.get("occlusion_reveal_distance"))
सड़क किनारे खड़े वाहन (दिशा वाला box) के पीछे छिपा बिंदु emerge_xy अपने वाहन की आँख से पहली बार दिखने के समय की longitudinal दूरी।
अपने वाहन की आँख p(s) = ego_xy + s h (h = (cos ψ, sin ψ), s ≥ 0 = आगे बढ़ी दूरी) पर चलती है। यदि दृष्टि-रेखा = रेखाखंड p(s) → e बॉक्स के भीतरी भाग से नहीं गुज़रती, तो e दिखता है। बॉक्स उत्तल है, इसलिए "न दिखने वाले s" एक अंतराल बनाते हैं, जिसके सिरे वहाँ हैं जहाँ दृष्टि-रेखा बॉक्स के कोने को छूती हुई निकलती है या जहाँ पथ बॉक्स की भुजा को काटता है। प्रत्येक कोने c के लिए रेखा e + λ(c − e) और पथ का प्रतिच्छेद s_c 2×2 युगपत समीकरण से हल किया जाता है (संवृत रूप); उम्मीदवार {0, s_c, पथ और भुजाओं के प्रतिच्छेद} को छोटे से बड़े क्रम में दृश्यता के लिए जाँचा जाता है, और पहले दिखने वाले s* पर d = h · (e − p(s*)) लौटाया जाता है।
अक्ष-समांतर उदाहरण (पथ y = 0, +x दिशा, छाया बनाने वाला कोना c, e बॉक्स के उस पार): d = (e_x − c_x) · e_y / (e_y − c_y)।
parked_box = (cx, cy, length, width, yaw) (केंद्र, कुल लंबाई, कुल चौड़ाई, दिशा)। यदि शुरू से दिखता हो तो s* = 0 पर अनुदैर्ध्य दूरी; कितना भी आगे बढ़ें न दिखे (e बॉक्स के भीतर) तो inf। ऋणात्मक d (दिखने तक e पहले ही पार हो चुका) भी जैसा है वैसा लौटाया जाता है। कोने को छूती दृष्टि-रेखा "दिखने वाली" मानी जाती है (बॉक्स को सापेक्ष 1e-9 छोटा करके निर्णय किया जाता है, ताकि फ़्लोटिंग-पॉइंट के उतार-चढ़ाव से निर्णय न बँटे)।
Raises ValueError: आकार, अपरिमित, आयाम ≤ 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_traffic — py -3.11 examples/poc_driving_traffic.py
scalar को input के रूप में लेते हैं)spin_from_marker_sequence · carla_transform_matrix · carla_pose_to_world · carla_camera_pose · carla_xy_yaw · carla_scene_load · town_chain · osm_parse
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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