pass op• Datenarten: keine → table (ein Operator, der allein durch seine Argumente bestimmt ist — er nimmt kein Bild und keine Daten entgegen)
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.overtake_requirement(v_ego: 'float', v_lead: 'float', *, lead_length: 'float', ego_length: 'float', gap_back: 'float', gap_front: 'float', accel: 'float' = 0.0, v_max: 'Optional[float]' = None, lane_change_time: 'float' = 0.0, v_oncoming: 'float' = 0.0, pet_min: 'float' = 0.0) -> 'Dict[str, float]' (die Implementierung direkt: import drivepass; drivepass.overtake_requirement(v_ego: 'float', v_lead: 'float', *, lead_length: 'float', ego_length: 'float', gap_back: 'float', gap_front: 'float', accel: 'float' = 0.0, v_max: 'Optional[float]' = None, lane_change_time: 'float' = 0.0, v_oncoming: 'float' = 0.0, pet_min: 'float' = 0.0) -> 'Dict[str, float]'; aus dem Register: opsdrive.get("overtake_requirement"))
Für das Überholen des vorausfahrenden Fahrzeugs benötigte Zeit und Strecke sowie der Grenzabstand, innerhalb dessen kein entgegenkommendes Fahrzeug kommen darf (geschlossene Form). Szenarien S079, S086, S145 (Art. 28 Abs. 4).
Vom Moment, in dem die Front des Ego-Fahrzeugs gap_back vor dem Heck des vorausfahrenden Fahrzeugs auf die Gegenfahrbahn (oder den rechten Fahrstreifen) ausschert, bis das Heck des Ego-Fahrzeugs gap_front vor der Front des vorausfahrenden Fahrzeugs liegt (relative Strecke D = gap_back + lead_length + ego_length + gap_front). Das Ego-Fahrzeug beschleunigt von der Anfangsgeschwindigkeit v_ego mit accel bis v_max (Fahrregel-Handbuch (Kyosoku) 5-6-3(4) „unter Beschleunigung innerhalb der Höchstgeschwindigkeit“), das vorausfahrende Fahrzeug fährt konstant mit v_lead. Danach braucht es lane_change_time, um vollständig auf den ursprünglichen Fahrstreifen zurückzukehren. Setzt man den Wert von gap_front als overtake_return_gap ein, ergibt sich das Vorgehen, bis zu dem Abstand weiterzufahren, „in dem das überholte Fahrzeug im Innenspiegel sichtbar ist“, und erst dann zurückzukehren (Kyosoku 5-6-3(6)).
Rückgabe: relative_distance = D, t_pass, t_occupy = t_pass + lane_change_time, ego_distance (Strecke, die das Ego-Fahrzeug während der Belegung zurücklegt), v_pass (Geschwindigkeit am Ende des Überholens), d_required = ego_distance + v_oncoming (t_occupy + pet_min) (ist das entgegenkommende Fahrzeug zum Entscheidungszeitpunkt weiter entfernt, erreicht es diesen Punkt frühestens pet_min Sekunden nach der vollständigen Rückkehr). Kann man nicht vorbeiziehen (Relativgeschwindigkeit wird nicht positiv), wird ValueError ausgelöst.
• 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.
• poc_driving_pass — py -3.11 examples/poc_driving_pass.py
table als Eingabe)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
pass)overtake_return_gap · no_overtaking_zones · overtake_permitted · overtaken_conduct_check · lane_change_follower_decel · lane_change_permitted · roundabout_entry_check · roundabout_signal_point
*Provenance: drivepass.py — DRIVE Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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