decide op• Data kinds: कोई नहीं → table (केवल arguments से तय होने वाला op — यह कोई image या data input नहीं लेता)
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.signal_phase_plan(*, crossing_length: 'float', ped_green: 'float', walk_speed: 'float' = 1.0, ped_red_to_amber: 'float' = 2.0, amber: 'float' = 3.0, all_red: 'float' = 2.0, cross_green: 'float' = 20.0, cross_amber: 'Optional[float]' = None, cross_all_red: 'Optional[float]' = None, flash_fraction: 'float' = 1.0) -> 'Dict[str, object]' (implementation को सीधे call करना हो तो import drivedecide; drivedecide.signal_phase_plan(*, crossing_length: 'float', ped_green: 'float', walk_speed: 'float' = 1.0, ped_red_to_amber: 'float' = 2.0, amber: 'float' = 3.0, all_red: 'float' = 2.0, cross_green: 'float' = 20.0, cross_amber: 'Optional[float]' = None, cross_all_red: 'Optional[float]' = None, flash_fraction: 'float' = 1.0) -> 'Dict[str, object]', registry से लेना हो तो opsdrive.get("signal_phase_plan"))
2-phase traffic signal की समय-सारणी (main road A, उसके समानांतर pedestrian signal, और cross road B)। समय 0 = A के हरे का आरंभ।
पैदल यात्री A: हरा [0, g) → हरा चमकता [g, g + F) → लाल [g + F, चक्र), F = flash_fraction · crossing_length / walk_speed
वाहन A: हरा [0, t_y) → पीला [t_y, t_y + Y) → लाल, t_y = g + F + Δ (Δ = ped_red_to_amber)
सर्व-लाल [t_y + Y, t_y + Y + AR) → वाहन B: हरा G_B → पीला → सर्व-लाल → चक्र का अंत
लौटाया गया मान: intervals ({"veh_A", "ped_A", "veh_B"} → [(आरंभ, अंत, अवस्था)]), cycle, ped_flash_start = g, ped_flash_duration = F, ped_red_onset, amber_onset = t_y, red_onset, ped_red_to_amber = Δ। अवस्थाएँ "green" / "flash" / "amber" / "red" हैं। flash_fraction = 1 का अर्थ है "चमकना शुरू होते ही पार करना आरंभ करने वाला व्यक्ति पूरा पार कर लेता है", 0.5 एक सम्मेलन-शोधपत्र का L/(2V) है (SOURCES "flash_rule")। संख्यात्मक डिफ़ॉल्ट (पीला 3 s, सर्व-लाल 2 s, Δ 2 s, चलने की गति) के लिए SOURCES देखें।
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
• poc_driving_decisions — py -3.11 examples/poc_driving_decisions.py
table को input के रूप में लेते हैं)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
decide)mirror_reflection_matrix · mirror_virtual_camera · mirror_aim_normal · convex_mirror_fov · mirror_blind_zone · check_sequence_score · signal_state · predict_amber_onset
*Provenance: drivedecide.py — DRIVE operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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