decide op• データ種: table → table
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.predict_amber_onset(observations, *, flash_duration: 'Optional[float]' = None, crossing_length: 'Optional[float]' = None, walk_speed: 'float' = 1.0, ped_red_to_amber: 'float' = 2.0, t_now: 'Optional[float]' = None) -> 'Dict[str, object]' (実装を直接呼ぶなら import drivedecide; drivedecide.predict_amber_onset(observations, *, flash_duration: 'Optional[float]' = None, crossing_length: 'Optional[float]' = None, walk_speed: 'float' = 1.0, ped_red_to_amber: 'float' = 2.0, t_now: 'Optional[float]' = None) -> 'Dict[str, object]'、台帳から引くなら opsdrive.get("predict_amber_onset"))
並行する歩行者信号の観測(時刻順の (t, state)、state ∈ green / flash / red)から車両の黄の始まりを推定する。
F = flash_duration(無ければ crossing_length / walk_speed)、Δ = ped_red_to_amber。観測の切り替わり(green→flash、flash→red)ごとに黄の時刻が入る区間を作り、その 積 をとる:
green→flash(最後の green t_g、最初の flash t_f): 黄 ∈ [t_g + F + Δ, t_f + F + Δ]
flash→red (最後の flash t_f'、最初の red t_r): 黄 ∈ [t_f' + Δ, t_r + Δ]
返り値: amber_onset(区間の中点)、lo / hi、half_width(誤差の上限)、remaining = amber_onset − t_now(既定 = 最後の観測時刻)、basis(使った切り替わり)。切り替わりが 1 つも無ければ ValueError(青が続いているだけでは「いつ点滅するか」は分からない)。区間が空(観測と F・Δ が矛盾)も ValueError。
• 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_decisions — py -3.11 examples/poc_driving_decisions.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
decide)mirror_reflection_matrix · mirror_virtual_camera · mirror_aim_normal · convex_mirror_fov · mirror_blind_zone · check_sequence_score · signal_phase_plan · signal_state
*Provenance: drivedecide.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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