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.pedestrian_crossing(intent: 'str', *, start_xy=(0.0, -3.0), road_width: 'float' = 7.0, speed: 'float' = 1.2, wait_time: 'float' = 3.0, curb_offset: 'float' = 0.3, along_heading: 'float' = 0.0, dt: 'float' = 0.1, t_end: 'Optional[float]' = None) -> 'Dict[str, object]' (implementation को सीधे call करना हो तो import drivetraffic; drivetraffic.pedestrian_crossing(intent: 'str', *, start_xy=(0.0, -3.0), road_width: 'float' = 7.0, speed: 'float' = 1.2, wait_time: 'float' = 3.0, curb_offset: 'float' = 0.3, along_heading: 'float' = 0.0, dt: 'float' = 0.1, t_end: 'Optional[float]' = None) -> 'Dict[str, object]', registry से लेना हो तो opsdrive.get("pedestrian_crossing"))
पैदल यात्री की trajectory जिसका सड़क पार करने का इरादा ground truth है (हर खंड के लिए closed form; integration नहीं)।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
道路は x 方向、車道 0 ≤ y ≤ road_width、歩道 y < 0 から始める(start_xy の y < −curb_offset)。
• cross: (x0, y0) → 縁 (x0, −curb_offset) まで歩き、止まらずに向こうの縁 (x0, road_width + curb_offset) まで横断して止まる。向きは +π/2(車道の方)。
• wait_then_cross: 縁まで歩き、縁で車道を向いて (+π/2) wait_time 秒止まり、それから横断する。
• walk_along: 歩道を向き along_heading(0 か π)で y = y0 のまま歩く(車道に入らない)。
• stand_no_cross: 縁まで歩き、縁で車道を向いて (+π/2) 立ち止まったまま渡らない(バス待ち・連れ待ち)。見た目は wait_then_cross の待ちと区別がつかない —— 規則で「止まる」と判断すれば誤検出になる真値。t_cross_start は None。
速さは speed(既定 WALK_SPEED = 1.2 m/s、仮定)。
戻り値 dict: t (K,)、xy (K, 2)、heading (K,)、phase (K,) の文字列("approach" / "wait" / "cross" / "done" / "along")、intent(真値)、t_cross_start・t_cross_end (横断しない意図では None)、speed。門: 横断にかかる時間 = (road_width + 2·curb_offset)/speed、待つ人は待ちの間の位置が一定で向きが +π/2、沿って歩く人は全時刻で y < 0、向きは位置の差分の向きと一致。
Raises ValueError: 未知の intent、speed ≤ 0、start が歩道上でない、along_heading が 0/π 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_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 · occlusion_reveal_distance
*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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