rss_worst_case_gap — DRIVE `rss` op

• 데이터 종류: table → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.rss_worst_case_gap(d0: 'float', v_rear: 'float', v_front: 'float', p: 'dict', p_front: 'Optional[dict]' = None, dt: 'float' = 0.001, t_max: 'Optional[float]' = None) -> 'Dict[str, object]'(구현을 직접 호출하려면 import rsssafety; rsssafety.rss_worst_case_gap(d0: 'float', v_rear: 'float', v_front: 'float', p: 'dict', p_front: 'Optional[dict]' = None, dt: 'float' = 0.001, t_max: 'Optional[float]' = None) -> 'Dict[str, object]', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("rss_worst_case_gap"))

사용법

같은 방향의 최악의 경우(논문 Definition 4)를 시간에 따라 추적합니다.

선행 차량은 t = 0 부터 brake_max 로 정지할 때까지 감속한다. 후속 차량은 ρ 동안 accel_max(v_max_accel 에서 상한), 그 후 brake_min 으로 정지할 때까지 감속한다. 각 시각의 위치는 구간별 등가속도의 엄밀식이며, 시각 열에는 ρ, 상한 도달 시각, 각 차량의 정지 시각을 반드시 포함한다(dt 는 표시 밀도이며 min_gap 은 dt 에 의존하지 않는다).

Returns

dict : t, x_rear, x_front, v_rear, v_front, gap (ndarray), min_gap, t_min (float),

collided (min_gap < 0), t_stop_rear, t_stop_front. gap = x_front − x_rear

(후속 차량 앞단과 선행 차량 뒷단 사이의 간격, 후속 차량은 x = 0, 선행 차량은 x = d0 에서 출발).

min_gap = d0 − max(d_min − min_distance, 0) 이 성립한다(d_min = rss_longitudinal_same).

t_max 를 주면 (두 차량이 정지하기 전에) 중단한다.

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• poc_ttc_rss — py -3.11 examples/poc_ttc_rss.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`table` 를 입력으로 받는 것)

course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same

같은 카테고리(`rss`)

rss_params · rss_stopping_distance · rss_longitudinal_same · rss_longitudinal_opposite · rss_lateral · rss_longitudinal_check · rss_lateral_check · rss_worst_case_gap_opposite

*Provenance: rsssafety.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

rss_worst_case_gap — DRIVE rss op

사용법