town op• Data kinds: table → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.town_crossing_state(world: 'dict', t: 'float', train: 'Optional[dict]', *, exposure: 'float' = 0.0) -> 'Dict[str, object]' (implementation को सीधे call करना हो तो import drivetown; drivetown.town_crossing_state(world: 'dict', t: 'float', train: 'Optional[dict]', *, exposure: 'float' = 0.0) -> 'Dict[str, object]', registry से लेना हो तो opsdrive.get("town_crossing_state"))
समय t पर railway crossing के उपकरणों की state world में लिखता है (सभी crossings के लिए train का एक ही समय)।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
train = town_run の run["train"](None = 待機: かん上・灯消灯・列車は遠く)。状態は既存 op drivecrossing.crossing_gate_state(警報 → 降下 → 遮断 → 上昇、かんの角)と drivecrossing.crossing_lamp_signal (2 灯の交互点滅、exposure > 0 でカメラの露光平均)で評価する。列車の先頭は t_arrival に道路の縁(手前 margin)に着き、v_train で +y(局所)へ進む。返り値 {"state", "state_name", "boom_angle", "lamps", "entry_forbidden", "train_y"}。
Raises ValueError: world が town_world の物でない、t が非有限、train の鍵が足りない。
• 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_town — py -3.11 examples/poc_driving_town.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
town)town_chain · town_layout · town_world · town_centerline · town_stop_lines · town_rules · town_run · town_checks
*Provenance: drivetown.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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