decide opなし → table(引数だけで決まる op —— 画像やデータの入力を取らない)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]' (実装を直接呼ぶなら 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]'、台帳から引くなら opsdrive.get("signal_phase_plan"))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。
py -3.11 examples/poc_driving_decisions.pytable を入力に取れる)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. 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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