traffic op• 데이터 종류: 없음 → table(인자만으로 정해지는 연산자 —— 이미지나 데이터 입력을 받지 않습니다)
• 호출: 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]'(구현을 직접 호출하려면 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]', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("pedestrian_crossing"))
횡단 의도를 참값으로 가진 보행자의 궤적(구간별 닫힌 식. 적분하지 않음).
도로는 x 방향, 차도 0 ≤ y ≤ road_width, 보도 y < 0 에서 시작한다(start_xy 의 y < −curb_offset).
• cross: (x0, y0) → 연석 (x0, −curb_offset) 까지 걷고, 멈추지 않고 건너편 연석 (x0, road_width + curb_offset) 까지 횡단해 멈춘다. 방향은 +π/2(차도 쪽).
• wait_then_cross: 연석까지 걷고, 연석에서 차도를 향해 (+π/2) wait_time 초 멈춘 뒤 횡단한다.
• walk_along: 보도를 along_heading(0 또는 π) 방향으로 y = y0 그대로 걷는다(차도에 들어가지 않음).
• stand_no_cross: 연석까지 걷고, 연석에서 차도를 향해 (+π/2) 선 채로 건너지 않는다(버스 대기·일행 대기). 겉보기에는 wait_then_cross 의 대기와 구별되지 않는다 —— 규칙으로 "멈춘다"고 판단하면 오검출이 되는 참값. t_cross_start 는 None.
속도는 speed(기본값 WALK_SPEED = 1.2 m/s, 가정).
반환 dict: t (K,), xy (K, 2), heading (K,), phase (K,) 의 문자열("approach" / "wait" / "cross" / "done" / "along"), intent(참값), t_cross_start·t_cross_end (횡단하지 않는 의도에서는 None), speed. 게이트: 횡단에 걸리는 시간 = (road_width + 2·curb_offset)/speed, 기다리는 사람은대기 동안 위치가 일정하고 방향이 +π/2, 따라 걷는 사람은 모든 시각에 y < 0, 방향은 위치 차분의 방향과 일치.
Raises ValueError: 알 수 없는 intent, speed ≤ 0, start 가 보도 위가 아님, along_heading 이 0/π 가 아님.
• 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
table 를 입력으로 받는 것)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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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