traffic op• データ種: なし → table(引数だけで決まる op —— 画像やデータの入力を取らない)
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.passing_simulate(dist_oncoming: 'float', parked_len: 'float', margin_front: 'float', margin_back: 'float', v_ego: 'float', v_oncoming: 'float', *, lane_change_time: 'float', ego_length: 'float' = 0.0, dt: 'float' = 0.01, v_obstacle: 'float' = 0.0) -> 'Dict[str, float]' (実装を直接呼ぶなら import drivetraffic; drivetraffic.passing_simulate(dist_oncoming: 'float', parked_len: 'float', margin_front: 'float', margin_back: 'float', v_ego: 'float', v_oncoming: 'float', *, lane_change_time: 'float', ego_length: 'float' = 0.0, dt: 'float' = 0.01, v_obstacle: 'float' = 0.0) -> 'Dict[str, float]'、台帳から引くなら opsdrive.get("passing_simulate"))
"go" にした場合を時間を進めて走らせ、PET(自車が対向車線から戻り切った時刻と、対向車がその地点に着く時刻の差)を返す。
閉形式と独立な経路: 自車の 横位置 を、x_in〜x_out の間は対向車線(y = 1)、x_out を過ぎたら y(τ) = 1 − smoothstep(τ / T_lc)(τ = x_out を過ぎてからの時間)で戻すとして刻み dt で進め、y が 0 になった刻みを探して刻み内を二分法で詰めた時刻を戻り切った時刻とする(T_lc = 0 なら x_out を過ぎた時刻)。対向車は x = D から −v_on で進め、戻り切った地点を通る刻みを探して線形補間する。v_on = 0 なら PET = inf。
v_obstacle > 0: 障害物の前端の外(x_out)も v_obstacle で進む(走っている自転車の追い越し)。
戻り値 dict: t_clear、x_clear、t_oncoming(対向車が x_clear に着く時刻)、pet。
• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。
• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。
• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。
• poc_driving_traffic — py -3.11 examples/poc_driving_traffic.py
table を入力に取れる)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. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*
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