traffic op• Data kinds: कोई नहीं → table (केवल arguments से तय होने वाला op — यह कोई image या data input नहीं लेता)
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.passing_gap_required(parked_len: 'float', margin_front: 'float', margin_back: 'float', v_ego: 'float', v_oncoming: 'float', *, lane_change_time: 'float', ego_length: 'float' = 0.0, pet_min: 'float' = 0.0, v_obstacle: 'float' = 0.0) -> 'Dict[str, float]' (implementation को सीधे call करना हो तो import drivetraffic; drivetraffic.passing_gap_required(parked_len: 'float', margin_front: 'float', margin_back: 'float', v_ego: 'float', v_oncoming: 'float', *, lane_change_time: 'float', ego_length: 'float' = 0.0, pet_min: 'float' = 0.0, v_obstacle: 'float' = 0.0) -> 'Dict[str, float]', registry से लेना हो तो opsdrive.get("passing_gap_required"))
खड़े वाहन से बचकर सामने की lane में जाने वाले खंड को पार करने का समय, और वह सीमा-दूरी जिस पर सामने से आने वाला वाहन तब तक नहीं पहुँचता (closed form)।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
自車は駐車車両の後端の margin_back 手前(x_in)で対向車線に出始め、前端の margin_front 先(x_out)を過ぎてから lane_change_time かけて自車線へ戻り切る。はみ出す長さ L_occ = margin_back + parked_len + margin_front + ego_length、はみ出している時間 t_occ = L_occ / v_ego + T_lc。戻り切った地点 P = x_in + L_occ + v_ego T_lc に対向車が着くのが戻り切った時刻より pet_min 以上後(PET ≥ pet_min)であるための、判断時(自車が x_in)の対向車までの距離の境目:
D* = t_occ (v_ego + v_on) + v_on · pet_min
走っている障害物(自転車など、同じ向きに v_obstacle で進む): はみ出す長さは障害物に対する相対の距離なので t_occ = L_occ / (v_ego − v_obstacle) + T_lc、戻り切った地点 P = x_in + v_ego t_occ。D* の式は同じ形。v_obstacle = 0 で止まっている車の式に戻る。
戻り値 dict: L_occ, t_occupy, d_required (= D*)、clear_point(x_in から P までの距離)。
Raises ValueError: 負の長さ・余裕、v_ego ≤ 0、v_oncoming < 0、lane_change_time < 0、v_obstacle < 0 か v_obstacle ≥ v_ego(追いつけない)。
• 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_traffic — py -3.11 examples/poc_driving_traffic.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
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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