traffic op• 데이터 종류: any → any
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.occlusion_visible_intervals(ego_xy, ego_heading: 'float', parked_box, emerge_xy, s_max: 'float') -> 'list'(구현을 직접 호출하려면 import drivetraffic; drivetraffic.occlusion_visible_intervals(ego_xy, ego_heading: 'float', parked_box, emerge_xy, s_max: 'float') -> 'list', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("occlusion_visible_intervals"))
자차의 눈이 p(s) = ego_xy + s h를 0 ≤ s ≤ s_max만큼 나아가는 동안 점 emerge_xy가 보이는 전진량 구간의 열.
occlusion_reveal_distance 는 "처음 보이는 곳" 만을 반환하지만, 보이는 방식은 단조가 아니다: 주차 차량의 폭의 띠 밖(보도 위)의 점은, 멀리서는 차와 연석의 틈 너머로 보이고, 가까이 가면 가려지고, 다시 보인다. 여기서는 보임/안 보임이 바뀔 수 있는 후보(모서리를 스치는 시선과진로의 교점, 진로와 변의 교점 —— 닫힌 형식)로 [0, s_max] 를 나누고, 각 구간의 중점에서 시선을 판정하여, 보이는 구간을 [(s0, s1), ...] (오름차순, 이웃한 보이는 구간은 결합)로 반환한다. 구간 끝의 종방향 거리는 h · (e − p(s)). 점이 상자 내부이면 [].
Raises ValueError: 형상·비유한·치수 ≤ 0, s_max ≤ 0.
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
• poc_driving_traffic — py -3.11 examples/poc_driving_traffic.py
any 를 입력으로 받는 것)course_crank · course_s_curve · course_turnaround · course_slope · course_intersection · course_parallel_parking · course_crossing · course_road
traffic)idm_accel · idm_equilibrium_gap · idm_platoon_simulate · driver_style · lateral_wobble · ou_estimate · social_force_step · pedestrian_crossing
*Provenance: drivetraffic.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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