traffic op• 数据种类:无 → table(仅由参数决定的算子 —— 不接受图像或数据输入)
• 调用: 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]'(要直接调用实现,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]';从台账取用则 opsdrive.get("passing_gap_required"))
为避让停放车辆而驶入对向车道的区段的通过时间，以及对向来车在此之前不会到达的临界距离(闭式)。
本车在停放车辆后端之前 margin_back(x_in)处开始驶入对向车道,越过前端之后 margin_front(x_out)后, 用 lane_change_time 完全回到本车道。越线长度 L_occ = margin_back + parked_len + margin_front + ego_length,越线时间 t_occ = L_occ / v_ego + T_lc。为使对向车到达完全返回地点 P = x_in + L_occ + v_ego T_lc 的时刻比完全返回时刻晚 pet_min 以上(PET ≥ pet_min), 判断时(本车位于 x_in)到对向车距离的边界:
D* = t_occ (v_ego + v_on) + v_on · pet_min
行驶中的障碍物(自行车等,以 v_obstacle 同向行进):越线长度是相对于障碍物的距离,因此 t_occ = L_occ / (v_ego − v_obstacle) + T_lc,完全返回地点 P = x_in + v_ego t_occ。D* 的公式形式相同。v_obstacle = 0 时回到停止车辆的公式。
返回 dict:L_occ, t_occupy, d_required (= D*)、clear_point(从 x_in 到 P 的距离)。
Raises ValueError:长度或余量为负,v_ego ≤ 0,v_oncoming < 0,lane_change_time < 0, v_obstacle < 0 或 v_obstacle ≥ v_ego(追不上)。
• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。
• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。
• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。
• poc_driving_traffic — py -3.11 examples/poc_driving_traffic.py
table 作为输入)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 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*
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