course op• Data kinds: table × table → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.course_layout(elements, placements) (implementation को सीधे call करना हो तो import drivecourse; drivecourse.course_layout(elements, placements), registry से लेना हो तो opsdrive.get("course_layout"))
कई elements को rigid motion (x, y, yaw) से रखकर 1 dict बनाता है।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
各要素の polygon / centerline / rails / stop_lines は点として、entry / exit / signal_poses は姿勢として(yaw も回す)変換する。profile(坂道の (s, z))は要素の局所弧長なのでそのまま。返り値は {"kind": "layout", "elements": [変換済み要素(各々 "placement" を持つ)], "polygon": None, "bounds": (xmin, xmax, ymin, ymax), "placements": [...]}。内外判定は要素の和(course_contains / course_occupancy)。要素の重なりは和として扱う。
Raises ValueError: 要素が空・要素と配置の数が違う・要素が dict でない・配置が 3 要素で有限でない。
• 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_school — py -3.11 examples/poc_driving_school.py
• poc_driving_weather — py -3.11 examples/poc_driving_weather.py
• poc_ttc_rss — py -3.11 examples/poc_ttc_rss.py
• poc_world_terrain — py -3.11 examples/poc_world_terrain.py
table को input के रूप में लेते हैं)course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same · rss_longitudinal_opposite
course)course_crank · course_s_curve · course_turnaround · course_slope · course_intersection · course_parallel_parking · course_crossing · course_road
*Provenance: drivecourse.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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