decide 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.signal_phase_plan(*, crossing_length: 'float', ped_green: 'float', walk_speed: 'float' = 1.0, ped_red_to_amber: 'float' = 2.0, amber: 'float' = 3.0, all_red: 'float' = 2.0, cross_green: 'float' = 20.0, cross_amber: 'Optional[float]' = None, cross_all_red: 'Optional[float]' = None, flash_fraction: 'float' = 1.0) -> 'Dict[str, object]' (implementation को सीधे call करना हो तो import drivedecide; drivedecide.signal_phase_plan(*, crossing_length: 'float', ped_green: 'float', walk_speed: 'float' = 1.0, ped_red_to_amber: 'float' = 2.0, amber: 'float' = 3.0, all_red: 'float' = 2.0, cross_green: 'float' = 20.0, cross_amber: 'Optional[float]' = None, cross_all_red: 'Optional[float]' = None, flash_fraction: 'float' = 1.0) -> 'Dict[str, object]', registry से लेना हो तो opsdrive.get("signal_phase_plan"))
2-phase traffic signal की समय-सारणी (main road A, उसके समानांतर pedestrian signal, और cross road B)। समय 0 = A के हरे का आरंभ।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
歩行者 A: 青 [0, g) → 青点滅 [g, g + F) → 赤 [g + F, 周期)、F = flash_fraction · crossing_length / walk_speed
車両 A: 青 [0, t_y) → 黄 [t_y, t_y + Y) → 赤、t_y = g + F + Δ(Δ = ped_red_to_amber)
全赤 [t_y + Y, t_y + Y + AR) → 車両 B: 青 G_B → 黄 → 全赤 → 周期の終わり
返り値: intervals({"veh_A", "ped_A", "veh_B"} → [(始, 終, 状態)])、cycle、ped_flash_start = g、ped_flash_duration = F、ped_red_onset、amber_onset = t_y、red_onset、ped_red_to_amber = Δ。状態は "green" / "flash" / "amber" / "red"。flash_fraction = 1 は「点滅の始めに渡り始めた人が渡りきる」、0.5 は学会論文の L/(2V)(SOURCES "flash_rule")。数値の既定(黄 3 s・全赤 2 s・Δ 2 s・歩行速度)は SOURCES を見る。
• 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_decisions — py -3.11 examples/poc_driving_decisions.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
decide)mirror_reflection_matrix · mirror_virtual_camera · mirror_aim_normal · convex_mirror_fov · mirror_blind_zone · check_sequence_score · signal_state · predict_amber_onset
*Provenance: drivedecide.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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