long op• Data kinds: scalar × scalar → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.stop_line_plan(v: 'float', dist_to_line: 'float', theta: 'float' = 0.0, params: 'Optional[dict]' = None, t0: 'float' = 0.0, margin: 'float' = 0.5, A1: 'float' = 1.5, A2: 'float' = 2.5, split: 'float' = 0.5) -> 'Dict[str, object]' (implementation को सीधे call करना हो तो import drivelong; drivelong.stop_line_plan(v: 'float', dist_to_line: 'float', theta: 'float' = 0.0, params: 'Optional[dict]' = None, t0: 'float' = 0.0, margin: 'float' = 0.5, A1: 'float' = 1.5, A2: 'float' = 2.5, split: 'float' = 0.5) -> 'Dict[str, object]', registry से लेना हो तो opsdrive.get("stop_line_plan"))
perception के क्षण (समय t0, आगे के सिरे से stop line तक dist_to_line, गति v) से, stop line से margin पहले रुकने वाली 2-stage braking की योजना।
चरण: प्रतिक्रिया (ρ, गति बनी रहती है) → [आवश्यक हो तो गति बनाए रखते हुए प्रतीक्षा (cruise)] → पहला चरण (मंदन का स्थिर भाग A1, जब तक गति split·v न हो जाए) → दूसरा चरण (A2, रुकने तक) → स्थिर रखना। ब्रेकिंग को 2 चरणों में बाँटना आधिकारिक सूचना के "ब्रेक को कई बार में न दबाने" (अनुचित ब्रेक संचालन) के अनुरूप है। समय पर न रुक पाने पर दूसरे चरण का मंदन बंद रूप में फिर से हल किया जाता है (ln सूत्र, k > 0 पर भी सटीक); यदि केवल पहला चरण ही दूरी के लिए पर्याप्त हो तो एक चरण में रुकता है (stages = 1)। ऊपरी सीमा (min(a_brake_max, μ g cos θ)) पर सीमित होने पर saturated = True, और पूर्वानुमान सीमित मान से दिया जाता है। ढलान को अंतराल में स्थिर θ माना जाता है (रुकने का अंतराल ढलान के मोड़ बिंदु को पार नहीं करता)।
dict : phases ((t_start, kind, drive, brake) की सूची, kind = react / cruise / brake1 / brake2), t_breaks,
stages, predicted_gap (रुके हुए अग्र सिरे से स्टॉप लाइन तक; ऋणात्मक = पार कर गया), t_stop, saturated, theta, d_react, d_cruise, d_brake।
Raises ValueError: v ≤ 0, अपरिमित, split ∉ (0, 1), A1 या A2 ≤ 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_longitudinal — py -3.11 examples/poc_driving_longitudinal.py
• poc_driving_weather — py -3.11 examples/poc_driving_weather.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
long)long_params · road_profile · road_eval · long_simulate · long_energy_residual · stopping_distance_grade · plan_command · hill_hold_brake_min
*Provenance: drivelong.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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