fullseye

rss_worst_case_gap — DRIVE `rss` op

データ種: table → table
呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.rss_worst_case_gap(d0: 'float', v_rear: 'float', v_front: 'float', p: 'dict', p_front: '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(d0: 'float', v_rear: 'float', v_front: 'float', p: 'dict', p_front: '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"))

使い方

同方向の最悪ケース(論文 Definition 4)を時間で追う。

先行車は t = 0 から brake_max で停止まで減速。後続車は ρ の間 accel_max(v_max_accel で頭打ち)、その後 brake_min で停止まで減速。各時刻の位置は区分ごとの等加速度の厳密式で、時刻列には ρ・頭打ち時刻・各車の停止時刻を必ず含める(dt は表示密度で、min_gap は dt に依らない)。

Returns

dict : t, x_rear, x_front, v_rear, v_front, gap (ndarray)、min_gap, t_min (float)、 collided (min_gap < 0)、t_stop_rear, t_stop_front。gap = x_front − x_rear (後続の前端と先行の後端の間隔、後続は x = 0、先行は x = d0 から出発)。 min_gap = d0 − max(d_min − min_distance, 0) が成り立つ(d_min = rss_longitudinal_same)。 t_max を与えると(両車の停止より前で)打ち切る。

参考(サンプルデータ・文献)

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。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

poc_ttc_rss — py -3.11 examples/poc_ttc_rss.py

型が繋がる次の op(`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

同カテゴリ(`rss`)

rss_params · rss_stopping_distance · rss_longitudinal_same · rss_longitudinal_opposite · rss_lateral · rss_longitudinal_check · rss_lateral_check · rss_worst_case_gap_opposite

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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