ttc_from_range — DRIVE ttc op

• Data kinds: कोई नहीं → scalar (केवल arguments से तय होने वाला op — यह कोई image या data input नहीं लेता)

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.ttc_from_range(distance: 'float', closing_speed: 'float') -> 'float' (implementation को सीधे call करना हो तो import drivettc; drivettc.ttc_from_range(distance: 'float', closing_speed: 'float') -> 'float', registry से लेना हो तो opsdrive.get("ttc_from_range"))

उपयोग

दूरी और closing speed से τ = d / v (seconds)। world के poses से निकाला गया ground truth (v ≤ 0 हो तो inf, d < 0 हो तो ValueError)।

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• 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।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• poc_ttc_rss — py -3.11 examples/poc_ttc_rss.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (scalar को input के रूप में लेते हैं)

spin_from_marker_sequence · carla_transform_matrix · carla_pose_to_world · carla_camera_pose · carla_xy_yaw · carla_scene_load · town_chain · osm_parse

इसी category के (ttc)

relative_motion · foe_from_motion · flow_from_depth_motion · ttc_truth · ttc_from_flow · ttc_from_scale · label_extent · foe_from_flow

*Provenance: drivettc.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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