traffic op• Data kinds: any → any
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.occlusion_visible_intervals(ego_xy, ego_heading: 'float', parked_box, emerge_xy, s_max: 'float') -> 'list' (implementation को सीधे call करना हो तो import drivetraffic; drivetraffic.occlusion_visible_intervals(ego_xy, ego_heading: 'float', parked_box, emerge_xy, s_max: 'float') -> 'list', registry से लेना हो तो opsdrive.get("occlusion_visible_intervals"))
अपने वाहन की आँख के p(s) = ego_xy + s h पर 0 ≤ s ≤ s_max आगे बढ़ने के दौरान, आगे बढ़ने के उन अंतरालों का क्रम जिनमें बिंदु emerge_xy दिखता है।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
occlusion_reveal_distance は「最初に見える所」だけを返すが、見え方は単調でない: 駐車車両の幅の帯の外(歩道の上)の点は、遠くからは車と縁石の隙間越しに見え、近づくと隠れ、また見える。ここでは見える/見えないが切り替わり得る候補(角をかすめる視線と進路の交点、進路と辺の交点 —— 閉形式)で [0, s_max] を区切り、各区間の中点で視線を判定して、見える区間を [(s0, s1), ...] (昇順、隣り合う見える区間は結合)で返す。区間の端の縦距離は h · (e − p(s))。点が箱の内部なら []。
Raises ValueError: 形・非有限・寸法 ≤ 0、s_max ≤ 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_traffic — py -3.11 examples/poc_driving_traffic.py
any को input के रूप में लेते हैं)course_crank · course_s_curve · course_turnaround · course_slope · course_intersection · course_parallel_parking · course_crossing · course_road
traffic)idm_accel · idm_equilibrium_gap · idm_platoon_simulate · driver_style · lateral_wobble · ou_estimate · social_force_step · pedestrian_crossing
*Provenance: drivetraffic.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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