decide op• 데이터 종류: any → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.dilemma_zone(v, *, reaction: 'float', decel: 'float', amber: 'float', intersection_width: 'float', car_length: 'float', accel: 'float' = 0.0) -> 'Dict[str, object]'(구현을 직접 호출하려면 import drivedecide; drivedecide.dilemma_zone(v, *, reaction: 'float', decel: 'float', amber: 'float', intersection_width: 'float', car_length: 'float', accel: 'float' = 0.0) -> 'Dict[str, object]', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("dilemma_zone"))
황색 신호의 딜레마 구간(Gazis, Herman, Maradudin 1960).
속도 v 로 정지선 앞 x 에 있을 때 황색등이 켜졌다:
멈출 수 있음 ⇔ x ≥ x_c = v δ + v²/(2a) (δ = reaction, a = decel)
빠져나갈 수 있음 ⇔ x ≤ x_0 = v τ + ½ a₁ (τ − δ)² − (w + L) (τ = amber, a₁ = accel ≥ 0, w = 교차로 폭, L = 차 길이)
(a₁ = 0 이 기본형. 가속은 반응 후부터 황색 끝까지로 둔 형태. τ ≤ δ 이면 가속항은 0.) max(x_0, 0) < x < x_c 가 딜레마 존(멈추지도 빠져나가지도 못함. x < 0 은 정지선을 넘었으므로 제외), x_c ≤ x ≤ x_0 가 선택 구간(둘 다 가능).
일본 법령의 해석: 교칙(교통의 방법에 관한 교칙) 부표1(황색)은 "정지 위치에 가까워 안전하게 멈출 수 없는 경우는 그대로 진행 가능" = 정지선을 넘으면된다(황색 동안 교차로를 빠져나갈 의무는 아니다). 그 해석에서는 intersection_width = car_length = 0 으로 호출한다(x_0 = vτ). GHM 의 "교차로를 빠져나간다" 는 전적색 시간이 없다는 전제의 엄격한 해석.
반환값: x_stop_min = x_c, x_clear_max = x_0, dilemma((lo, hi) 또는 None), option(동일), length(딜레마 존의 길이, 없으면 0), v_critical(a₁ = 0 일 때 x_c = x_0 이 되는 속도의 쌍. 실근이 없으면 빈 것 = 어떤 속도에서도 딜레마가 없음). v 는 하나의 수(배열은 np.vectorize 등으로).
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
• poc_driving_decisions — py -3.11 examples/poc_driving_decisions.py
table 를 입력으로 받는 것)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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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