cr_route — DRIVE `commonroad` op

• Data kinds: table → table

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.cr_route(scene, lanelet_from, lanelet_to=None, *, goal=None, step: 'float' = 0.5) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import drivecommonroad; drivecommonroad.cr_route(scene, lanelet_from, lanelet_to=None, *, goal=None, step: 'float' = 0.5) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsdrive.get("cr_route"))

उपयोग

successors पर BFS (न्यूनतम hops) से lanelets का क्रम निकालता है, उनकी centerlines जोड़ता है और हर step m पर resample करता है।

> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।

lanelet_to が None なら goal["position_lanelets"] を終点にする(どちらも無ければ ValueError)。返り値 {"lanelets", "polyline" (K,2), "cum" (K,), "length", "speed_limit_mps" (経路上の最小 | None), "lanelet_s" (各 lanelet が始まる弧長), "lanelet_len", "polygons" [多角形]}。length = 継いだ中心線の折線長(継ぎ目で重なる頂点は 1 つに潰す)。

Raises ValueError: 未知の lanelet、到達不能、終点が無い。

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• 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।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• poc_driving_commonroad — py -3.11 examples/poc_driving_commonroad.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (`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

इसी category के (`commonroad`)

cr_synthetic · cr_read · ks_step · cr_drive · cr_drive_sweep · cr_feasible · cr_collision · cr_solution_xml

*Provenance: drivecommonroad.py — DRIVE operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

cr_route — DRIVE commonroad op