traffic op• 데이터 종류: 없음 → table(인자만으로 정해지는 연산자 —— 이미지나 데이터 입력을 받지 않습니다)
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.passing_gap_required(parked_len: 'float', margin_front: 'float', margin_back: 'float', v_ego: 'float', v_oncoming: 'float', *, lane_change_time: 'float', ego_length: 'float' = 0.0, pet_min: 'float' = 0.0, v_obstacle: 'float' = 0.0) -> 'Dict[str, float]'(구현을 직접 호출하려면 import drivetraffic; drivetraffic.passing_gap_required(parked_len: 'float', margin_front: 'float', margin_back: 'float', v_ego: 'float', v_oncoming: 'float', *, lane_change_time: 'float', ego_length: 'float' = 0.0, pet_min: 'float' = 0.0, v_obstacle: 'float' = 0.0) -> 'Dict[str, float]', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("passing_gap_required"))
주차 차량을 피해 대향 차로로 넘어가는 구간을 빠져나가는 시간과, 대향차가 그때까지 오지 않는 경계 거리(닫힌 식).
자차는 주차 차량 뒤끝의 margin_back 앞(x_in)에서 대향 차로로 나가기 시작해, 앞끝의 margin_front 앞(x_out)을지난 뒤 lane_change_time 에 걸쳐 자기 차로로 완전히 돌아온다. 침범 길이 L_occ = margin_back + parked_len + margin_front + ego_length, 침범 시간 t_occ = L_occ / v_ego + T_lc. 완전히 돌아온 지점 P = x_in + L_occ + v_ego T_lc 에 대향차가 도착하는 것이 완전히 돌아온 시각보다 pet_min 이상 뒤(PET ≥ pet_min)이기위한, 판단 시(자차가 x_in)의 대향차까지 거리의 경계:
D* = t_occ (v_ego + v_on) + v_on · pet_min
달리고 있는 장애물(자전거 등, 같은 방향으로 v_obstacle 로 나아감): 침범 길이는 장애물에 대한 상대 거리이므로 t_occ = L_occ / (v_ego − v_obstacle) + T_lc, 완전히 돌아온 지점 P = x_in + v_ego t_occ. D* 의 식은 같은 형태. v_obstacle = 0 이면 정지한 차의 식으로 돌아간다.
반환 dict: L_occ, t_occupy, d_required (= D*), clear_point(x_in 에서 P 까지의 거리).
Raises ValueError: 음의 길이·여유, v_ego ≤ 0, v_oncoming < 0, lane_change_time < 0, v_obstacle < 0 또는 v_obstacle ≥ v_ego(따라잡을 수 없음).
• 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_traffic — py -3.11 examples/poc_driving_traffic.py
table 를 입력으로 받는 것)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
traffic)idm_accel · idm_equilibrium_gap · idm_platoon_simulate · driver_style · lateral_wobble · ou_estimate · social_force_step · pedestrian_crossing
*Provenance: drivetraffic.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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