driver_style — DRIVE traffic op

• データ種: 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)

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.driver_style(kind: 'str', seed: 'Optional[int]' = None) -> 'Dict[str, float]' (実装を直接呼ぶなら import drivetraffic; drivetraffic.driver_style(kind: 'str', seed: 'Optional[int]' = None) -> 'Dict[str, float]'、台帳から引くなら opsdrive.get("driver_style"))

使い方

運転の癖 3 種("careful" / "normal" / "sloppy")の母数を返す。値はすべて仮定(出典なし)。

キー: IDM の `v0, T, a, b, s0, delta、reaction_delay [s]、横ふらつき(OU 過程)の wobble_theta` [1/s]

と `wobble_sigma [m/√s] (定常の標準偏差は σ/sqrt(2θ) = 0.05 / 0.11 / 0.28 m)、speed_noise`(希望速度の

相対むら)、`length 4.5 m(仮定)、kind。返り値はそのまま idm_platoon_simulate` の 1 台分に渡せる。

`seed を与えると、主要な値に一様 ±10% の個人差を掛ける(default_rng(seed)` で決定的)。None なら名目値。

順序の性質(門): 名目値で careful の T・s0 が最大で反応遅れが最小、sloppy がその逆、ふらつきの定常 SD は

careful < normal < sloppy。

Raises `ValueError`: 未知の kind。

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(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(traffic)

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

*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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