traffic op• 데이터 종류: 없음 → any(인자만으로 정해지는 연산자 —— 이미지나 데이터 입력을 받지 않습니다)
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.passing_decision(dist_oncoming: 'float', 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) -> 'str'(구현을 직접 호출하려면 import drivetraffic; drivetraffic.passing_decision(dist_oncoming: 'float', 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) -> 'str', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("passing_decision"))
> 이 연산자의 설명은 아직 번역이 없습니다. 원문을 그대로 싣습니다.
対向車までの距離 `dist_oncoming`(判断時、自車が x_in にいるとき)で "go" か "wait" を返す。
D ≥ D*(`passing_gap_required の d_required`)なら "go"(境目ちょうどは PET = pet_min で go)。
`dist_oncoming = +inf` は「対向車なし」= "go"(他の引数の検査はする)。−inf・NaN は ValueError。
`v_obstacle > 0 は走っている障害物(passing_gap_required`)。
門: D* ± ε で判断が切り替わる / `passing_simulate` の PET が pet_min になる境目と D* が一致。
• 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
any 를 입력으로 받는 것)course_crank · course_s_curve · course_turnaround · course_slope · course_intersection · course_parallel_parking · course_crossing · course_road
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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