occlusion_visible_intervals — DRIVE `traffic` op

• Datenarten: any → any

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.occlusion_visible_intervals(ego_xy, ego_heading: 'float', parked_box, emerge_xy, s_max: 'float') -> 'list' (die Implementierung direkt: import drivetraffic; drivetraffic.occlusion_visible_intervals(ego_xy, ego_heading: 'float', parked_box, emerge_xy, s_max: 'float') -> 'list'; aus dem Register: opsdrive.get("occlusion_visible_intervals"))

Verwendung

Während das Auge des Ego-Fahrzeugs entlang p(s) = ego_xy + s h für 0 ≤ s ≤ s_max vorrückt, die Liste der Vorschubintervalle, in denen der Punkt emerge_xy sichtbar ist.

occlusion_reveal_distance liefert nur „die erste Stelle, an der es sichtbar wird“, die Sichtbarkeit ist aber nicht monoton: Ein Punkt außerhalb des Streifens der Breite des geparkten Fahrzeugs (auf dem Gehweg) ist aus der Ferne durch die Lücke zwischen Auto und Bordstein sichtbar, wird beim Näherkommen verdeckt und wird wieder sichtbar. Hier wird [0, s_max] an den Kandidaten geteilt, an denen sichtbar/nicht sichtbar wechseln kann (Schnittpunkte von eckstreifenden Sichtlinien mit dem Fahrweg, Schnittpunkte des Fahrwegs mit den Kanten —— geschlossene Form), die Sichtlinie wird in der Mitte jedes Intervalls geprüft, und die sichtbaren Intervalle werden als [(s0, s1), ...] (aufsteigend, benachbarte sichtbare Intervalle zusammengeführt) zurückgegeben. Der Längsabstand an einem Intervallende ist h · (e − p(s)). Liegt der Punkt im Inneren der Box, [].

Raises ValueError: Form, nicht endlich, Abmessung ≤ 0, s_max ≤ 0.

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• poc_driving_traffic — py -3.11 examples/poc_driving_traffic.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `any` als Eingabe)

course_crank · course_s_curve · course_turnaround · course_slope · course_intersection · course_parallel_parking · course_crossing · course_road

Gleiche Kategorie (`traffic`)

idm_accel · idm_equilibrium_gap · idm_platoon_simulate · driver_style · lateral_wobble · ou_estimate · social_force_step · pedestrian_crossing

*Provenance: drivetraffic.py — DRIVE Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

occlusion_visible_intervals — DRIVE traffic op