town op• Data kinds: table → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.town_crossing_state(world: 'dict', t: 'float', train: 'Optional[dict]', *, exposure: 'float' = 0.0) -> 'Dict[str, object]' (implementation को सीधे call करना हो तो import drivetown; drivetown.town_crossing_state(world: 'dict', t: 'float', train: 'Optional[dict]', *, exposure: 'float' = 0.0) -> 'Dict[str, object]', registry से लेना हो तो opsdrive.get("town_crossing_state"))
समय t पर railway crossing के उपकरणों की state world में लिखता है (सभी crossings के लिए train का एक ही समय)।
train = town_run का run["train"] (None = प्रतीक्षा: बैरियर ऊपर, बत्तियाँ बंद, ट्रेन दूर)। अवस्था का मूल्यांकन मौजूदा op drivecrossing.crossing_gate_state (चेतावनी → नीचे आना → बंद → ऊपर उठना, बैरियर का कोण) और drivecrossing.crossing_lamp_signal (2 बत्तियों का बारी-बारी से टिमटिमाना; exposure > 0 पर कैमरा एक्सपोज़र का औसत) से होता है। ट्रेन का अग्रभाग t_arrival पर सड़क के किनारे (आगे margin) पहुँचता है, और v_train से +y (स्थानीय) में चलता है। वापसी मान {"state", "state_name", "boom_angle", "lamps", "entry_forbidden", "train_y"}।
Raises ValueError: world town_world का नहीं, t अपरिमित, train में कुंजियाँ कम।
• 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_town — py -3.11 examples/poc_driving_town.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
town)town_chain · town_layout · town_world · town_centerline · town_stop_lines · town_rules · town_run · town_checks
*Provenance: drivetown.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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