traffic op• 資料種類:無 → table(僅由參數決定的運算子 —— 不接受影像或資料輸入)
• 呼叫: 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]'(要直接呼叫實作,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]';從台帳取用則 opsdrive.get("passing_gap_required"))
為閃避停放車輛而駛入對向車道的區段的通過時間，以及對向來車在此之前不會到達的臨界距離(閉合式)。
本車在停放車輛後端之前 margin_back(x_in)處開始駛入對向車道,越過前端之後 margin_front(x_out)後, 用 lane_change_time 完全回到本車道。越線長度 L_occ = margin_back + parked_len + margin_front + ego_length,越線時間 t_occ = L_occ / v_ego + T_lc。為使對向車到達完全返回地點 P = x_in + L_occ + v_ego T_lc 的時刻比完全返回時刻晚 pet_min 以上(PET ≥ pet_min), 判斷時(本車位於 x_in)到對向車距離的邊界:
D* = t_occ (v_ego + v_on) + v_on · pet_min
行駛中的障礙物(自行車等,以 v_obstacle 同向行進):越線長度是相對於障礙物的距離,因此 t_occ = L_occ / (v_ego − v_obstacle) + T_lc,完全返回地點 P = x_in + v_ego t_occ。D* 的公式形式相同。v_obstacle = 0 時回到停止車輛的公式。
回傳 dict:L_occ, t_occupy, d_required (= D*)、clear_point(從 x_in 到 P 的距離)。
Raises ValueError:長度或餘裕為負,v_ego ≤ 0,v_oncoming < 0,lane_change_time < 0, v_obstacle < 0 或 v_obstacle ≥ v_ego(追不上)。
• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。
• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。
• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。
• poc_driving_traffic — py -3.11 examples/poc_driving_traffic.py
table 作為輸入)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 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
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