traffic op• Data kinds: कोई नहीं → table (केवल arguments से तय होने वाला op — यह कोई image या data input नहीं लेता)
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.pedestrian_crossing(intent: 'str', *, start_xy=(0.0, -3.0), road_width: 'float' = 7.0, speed: 'float' = 1.2, wait_time: 'float' = 3.0, curb_offset: 'float' = 0.3, along_heading: 'float' = 0.0, dt: 'float' = 0.1, t_end: 'Optional[float]' = None) -> 'Dict[str, object]' (implementation को सीधे call करना हो तो import drivetraffic; drivetraffic.pedestrian_crossing(intent: 'str', *, start_xy=(0.0, -3.0), road_width: 'float' = 7.0, speed: 'float' = 1.2, wait_time: 'float' = 3.0, curb_offset: 'float' = 0.3, along_heading: 'float' = 0.0, dt: 'float' = 0.1, t_end: 'Optional[float]' = None) -> 'Dict[str, object]', registry से लेना हो तो opsdrive.get("pedestrian_crossing"))
पैदल यात्री की trajectory जिसका सड़क पार करने का इरादा ground truth है (हर खंड के लिए closed form; integration नहीं)।
सड़क x दिशा में है, वाहन-मार्ग 0 ≤ y ≤ road_width, फुटपाथ y < 0 से शुरू (start_xy का y < −curb_offset)।
• cross: (x0, y0) से किनारे (x0, −curb_offset) तक चलता है, बिना रुके सामने के किनारे (x0, road_width + curb_offset) तक पार करके रुकता है। दिशा +π/2 (वाहन-मार्ग की ओर)।
• wait_then_cross: किनारे तक चलता है, किनारे पर वाहन-मार्ग की ओर मुख करके (+π/2) wait_time सेकंड रुकता है, फिर पार करता है।
• walk_along: फुटपाथ पर along_heading (0 या π) की ओर y = y0 पर ही चलता है (वाहन-मार्ग में प्रवेश नहीं करता)।
• stand_no_cross: किनारे तक चलता है, किनारे पर वाहन-मार्ग की ओर मुख करके (+π/2) खड़ा रहता है और पार नहीं करता (बस या साथी की प्रतीक्षा)। दिखने में यह wait_then_cross की प्रतीक्षा से अलग नहीं पहचाना जा सकता —— यदि नियम "रुकने" से निर्णय करे तो यह ग़लत पहचान बनने वाला सत्य मान है। t_cross_start None है।
गति speed है (डिफ़ॉल्ट WALK_SPEED = 1.2 m/s, मान्यता)।
रिटर्न dict: t (K,), xy (K, 2), heading (K,), phase (K,) की स्ट्रिंग ("approach" / "wait" / "cross" / "done" / "along"), intent (सत्य मान), t_cross_start और t_cross_end (पार न करने वाले इरादों में None), speed। गेट: पार करने में लगने वाला समय = (road_width + 2·curb_offset)/speed; प्रतीक्षा करने वाले की प्रतीक्षा के दौरान स्थिति स्थिर और दिशा +π/2; साथ-साथ चलने वाले का सभी समय y < 0; दिशा स्थिति-अंतर की दिशा से मेल खाती है।
Raises ValueError: अज्ञात intent, speed ≤ 0, start फुटपाथ पर नहीं, along_heading 0/π नहीं।
• 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
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
traffic)idm_accel · idm_equilibrium_gap · idm_platoon_simulate · driver_style · lateral_wobble · ou_estimate · social_force_step · occlusion_reveal_distance
*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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