rss op• データ種: table → table
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.rss_worst_case_gap_lateral(d0: 'float', v1: 'float', v2: 'float', p1: 'dict', p2: 'Optional[dict]' = None, dt: 'float' = 0.001, t_max: 'Optional[float]' = None) -> 'Dict[str, object]' (実装を直接呼ぶなら import rsssafety; rsssafety.rss_worst_case_gap_lateral(d0: 'float', v1: 'float', v2: 'float', p1: 'dict', p2: 'Optional[dict]' = None, dt: 'float' = 0.001, t_max: 'Optional[float]' = None) -> 'Dict[str, object]'、台帳から引くなら opsdrive.get("rss_worst_case_gap_lateral"))
横方向の最悪ケース: ρ の間 互いに向かって `lat_accel_max → lat_brake_min` で横速度 0 まで減速。
c_1(左)は y = 0、c_2(右)は y = d0 から。+ が右向き。ρ 後の横速度が相手から離れる向きの車は
その時点で止まったと見なす(lib の stated pattern と同じ。離れる運動は間隔を狭めない)。
gap = y_2 − y_1。μ は 最終間隔 の下限(論文 Definition lateral_safe_distance)なので比較は μ を除く:
論文の前提(v_{1,ρ} ≥ 0, v_{2,ρ} ≤ 0)の下で `min_gap = d0 − max(d_min − μ, 0)`
(μ = ½(μ_1 + μ_2)、d_min = `rss_lateral)。前提の外では min_gap` はこの値以下になりうる
(モジュール docstring「最悪ケースの時間積分」)。
Returns ``t, y1, y2, v1, v2, gap, min_gap, t_min, collided (min_gap < 0), margin (μ),
final_gap (両車停止後の間隔 = gap[-1]、t_max で打ち切ればその時刻の間隔), margin_violated (final_gap < μ),
min_gap_closed_form (= d0 − max(d_min − μ, 0)), shortfall (= min_gap_closed_form − min_gap ≥ 0、閉形式が
安全側でない分), paper_assumption (両車の ρ 後の横速度が互いに向いているか), t_stop_1, t_stop_2``。
d0 > d_min ⇔ final_gap > μ(lib の "safe" と同値)。
• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。
• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。
• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。
• (まだありません)
table を入力に取れる)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
rss)rss_params · rss_stopping_distance · rss_longitudinal_same · rss_longitudinal_opposite · rss_lateral · rss_longitudinal_check · rss_lateral_check · rss_worst_case_gap
*Provenance: rsssafety.py — DRIVE operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*
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