swarmflow op• Data kinds: none → table (an op determined by its arguments alone — it takes no image or data input)
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.swarm_simulate(obstacle=None, speed: 'float' = 1.0, box=(8.0, 5.0), spacing: 'float' = 0.15, h_factor: 'float' = 1.3, tau: 'float' = 0.1, c: 'float' = 10.0, alpha: 'float' = 0.5, t_warm: 'float' = 2.0, n_frames: 'int' = 20, frame_dt: 'float' = 0.06, noise: 'float' = 0.0, seed: 'int' = 0) -> 'dict' (to call the implementation directly, import swarmflow; swarmflow.swarm_simulate(obstacle=None, speed: 'float' = 1.0, box=(8.0, 5.0), spacing: 'float' = 0.15, h_factor: 'float' = 1.3, tau: 'float' = 0.1, c: 'float' = 10.0, alpha: 'float' = 0.5, t_warm: 'float' = 2.0, n_frames: 'int' = 20, frame_dt: 'float' = 0.06, noise: 'float' = 0.0, seed: 'int' = 0) -> 'dict'; from the registry, opsdrive.get("swarm_simulate"))
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障害物のある周期の流路を流れる群れ(SPH の弱圧縮流体として動く個体)。障害物は個体には「ぶつかる壁」として効くだけ。
個体 i の加速度 = (U e_x − v_i)/τ(自由流の速さへ戻る)− Σ_j m (p_i/ρ_i² + p_j/ρ_j²) ∇W_ij(圧力 = 押し合い)
− Σ_j m Π_ij ∇W_ij(Monaghan の人工粘性、近づく組だけ)+ 揺らぎ(標準偏差 `noise` [m/s²] の白色)。
壁: 円の内側に入った個体は表面へ戻し、内向きの速度だけ消す(滑る壁)。周期境界(x も y も)。積分は symplectic Euler、
刻みは CFL 0.25 h/(c + U)。U τ ≪ R・c ≫ U のとき定常の流れは円柱まわりのポテンシャル流に近い(module docstring の導出)。
Args:
obstacle: (xc, yc, R) [m] か None(障害物なし)。
speed: 自由流の速さ U [m/s]。
box: 流路の大きさ (Lx, Ly) [m]、中心が原点。
spacing: 初期の格子の間隔 [m] (個体の間隔)。
h_factor: h = h_factor × spacing。
tau: 速さへ戻る時定数 [s]。
c: 音速 [m/s] (押し合いの硬さ)。
alpha: 人工粘性の係数。
t_warm: 記録の前に流す時間 [s] (定常に近づける)。
n_frames: 記録するコマ数(≥ 2)。
frame_dt: コマの間隔 [s]。
noise: 加速度の揺らぎ [m/s²]。
seed: 乱数の種。
Returns:
dict: `frames (T, N, 2) 位置 [m] (箱の中へ折り返し済み)、velocities (T, N, 2)、t (T,)、box`、
`obstacle、h、dt、rho0、density_range(記録の間の ρ/ρ₀ の 1〜99 % 点)、n_agents`、
`t_total(流した時間)、t_wake_reenters`(障害物の後ろの空洞が箱の右端から左端へ回り込み始める時刻
(Lx/2 − x_c − R)/U。これより長く流すと、上流の端に空洞の個体が入ってきて自由流が汚れる)。
★障害物の後ろには個体の入らない空洞が長く伸びる(押し合いの圧力は引っ張らないほど弱く、抵抗で U に戻るだけなので
横から埋まらない)。俯瞰の映像では障害物の所の「穴」と空洞そのものが見える —— 速度だけで推定するという主張は、
推定がこの穴を使わない(速度場の欠測として捨てる)という意味で、映像に障害物の手がかりが無いという意味ではない。
• Sample-data catalog (download URLs / licences) — 2-D uses skimage.data (BSD/public domain) plus synthetic images; 3-D lists download URLs for real data sources (Stanford, PDS, …).
• Operator provenance and references — the sources of the research/methods this op family came from.
• The canonical algorithm (author, year) and its uses are named in the family usage guide above.
• poc_swarm_obstacle_from_flow — py -3.11 examples/poc_swarm_obstacle_from_flow.py
table as input)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
swarmflow)sph_kernel · sph_density_pressure · swarm_render_overhead · swarm_field_from_tracks · swarm_field_from_piv · potential_flow_cylinder · velocity_deficit_map · stagnation_from_centerline
*Provenance: swarmflow.py — DRIVE operator registry. This per-op note is generated by tools/opdocs.py md (do not hand-edit).*
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