signal_phase_plan — DRIVE `decide` op

• Datenarten: keine → table (ein Operator, der allein durch seine Argumente bestimmt ist — er nimmt kein Bild und keine Daten entgegen)

• Aufruf: 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]' (die Implementierung direkt: 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]'; aus dem Register: opsdrive.get("signal_phase_plan"))

Verwendung

> Für diesen Operator gibt es noch keine Übersetzung. Es folgt der Originaltext unverändert.

2 現示の信号の時間割(主道路 A と、それに 並行する歩行者信号、交差道路 B)。時刻 0 = A の青の始まり。

歩行者 A: 青 [0, g) → 青点滅 [g, g + F) → 赤 [g + F, 周期)、F = flash_fraction · crossing_length / walk_speed

車両 A: 青 [0, t_y) → 黄 [t_y, t_y + Y) → 赤、t_y = g + F + Δ(Δ = `ped_red_to_amber`)

全赤 [t_y + Y, t_y + Y + AR) → 車両 B: 青 G_B → 黄 → 全赤 → 周期の終わり

返り値: `intervals({"veh_A", "ped_A", "veh_B"} → [(始, 終, 状態)])、cycle、ped_flash_start` = g、

`ped_flash_duration = F、ped_red_onset、amber_onset = t_y、red_onset、ped_red_to_amber` = Δ。

状態は `"green" / "flash" / "amber" / "red"`。

`flash_fraction = 1 は「点滅の始めに渡り始めた人が渡りきる」、0.5 は学会論文の L/(2V)(SOURCES "flash_rule")。数値の既定(黄 3 s・全赤 2 s・Δ 2 s・歩行速度)は SOURCES` を見る。

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• poc_driving_decisions — py -3.11 examples/poc_driving_decisions.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `table` als Eingabe)

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

Gleiche Kategorie (`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. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

signal_phase_plan — DRIVE decide op