fullseye

occlusion_visible_intervals — DRIVE traffic op

• データ種: any → any
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.occlusion_visible_intervals(ego_xy, ego_heading: 'float', parked_box, emerge_xy, s_max: 'float') -> 'list' (実装を直接呼ぶなら import drivetraffic; drivetraffic.occlusion_visible_intervals(ego_xy, ego_heading: 'float', parked_box, emerge_xy, s_max: 'float') -> 'list'、台帳から引くなら opsdrive.get("occlusion_visible_intervals"))

使い方

自車の目が p(s) = ego_xy + s h を 0 ≤ s ≤ s_max 進む間に、点 emerge_xy が 見えている 前進量の区間の列。

occlusion_reveal_distance は「最初に見える所」だけを返すが、見え方は単調でない: 駐車車両の幅の帯の外(歩道の上)の点は、 遠くからは車と縁石の隙間越しに見え、近づくと隠れ、また見える。ここでは見える/見えないが切り替わり得る候補(角をかすめる視線と 進路の交点、進路と辺の交点 —— 閉形式)で [0, s_max] を区切り、各区間の中点で視線を判定して、見える区間を [(s0, s1), …] (昇順、隣り合う見える区間は結合)で返す。区間の端の縦距離は h · (e − p(s))。点が箱の内部なら []。

Raises ValueError: 形・非有限・寸法 ≤ 0、s_max ≤ 0。

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_driving_traffic — py -3.11 examples/poc_driving_traffic.py

型が繋がる次の op(any を入力に取れる)

course_crank · course_s_curve · course_turnaround · course_slope · course_intersection · course_parallel_parking · course_crossing · course_road

同カテゴリ(traffic)

idm_accel · idm_equilibrium_gap · idm_platoon_simulate · driver_style · lateral_wobble · ou_estimate · social_force_step · pedestrian_crossing

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Provenance: drivetraffic.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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