traffic op• 데이터 종류: points × points × points → any
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.social_force_step(pos, vel, goals, *, dt: 'float', v0, tau: 'float', A: 'float', B: 'float', radius, walls=None)(구현을 직접 호출하려면 import drivetraffic; drivetraffic.social_force_step(pos, vel, goals, *, dt: 'float', v0, tau: 'float', A: 'float', B: 'float', radius, walls=None), 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("social_force_step"))
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social force の 1 歩(単位質量あたり。Helbing & Molnár 1995 / Helbing, Farkas, Vicsek 2000 の形)。
dv_i/dt = (v0_i e_i − v_i)/τ + Σ_j A exp((r_ij − d_ij)/B) n_ij + Σ_W A exp((r_i − d_iW)/B) n_iW
e_i = 目標への単位ベクトル(目標に 1e-9 m 以内なら 0)、r_ij = r_i + r_j、d_ij = |x_i − x_j|、
n_ij = (x_i − x_j)/d_ij。壁 W は線分 ((x0, y0), (x1, y1)) の列で、d_iW と n_iW は最近点から。
積分(指数積分): 斥力 F を刻みの間一定と置き、線形部分 (v_d − v)/τ(v_d = v0 e + τ F)を厳密に解く:
v' = v_d + (v − v_d) e^{−dt/τ}、x' = x + v_d dt + (v − v_d) τ (1 − e^{−dt/τ})。
1 人で斥力が無ければ v(t) = v0(1 − e^{−t/τ}) に dt に依らず 一致する(門)。斥力がある時は 1 次の誤差。
引数: `pos, vel, goals は (N, 2)。v0 と radius はスカラーか (N,)。walls` は (M, 2, 2) か None。
戻り値: (pos', vel')。配置が鏡映・点対称なら結果も同じ対称性を保つ(式が対称なので。門で確かめる)。
Raises `ValueError`: 形の不一致、非有限、τ・B・dt ≤ 0、A < 0、半径 < 0、2 人の位置が一致。
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
• (아직 없음)
any 를 입력으로 받는 것)course_crank · course_s_curve · course_turnaround · course_slope · course_intersection · course_parallel_parking · course_crossing · course_road
traffic)idm_accel · idm_equilibrium_gap · idm_platoon_simulate · driver_style · lateral_wobble · ou_estimate · pedestrian_crossing · occlusion_reveal_distance
*Provenance: drivetraffic.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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