traffic op• Data kinds: कोई नहीं → table (केवल arguments से तय होने वाला op — यह कोई image या data input नहीं लेता)
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.driver_style(kind: 'str', seed: 'Optional[int]' = None) -> 'Dict[str, float]' (implementation को सीधे call करना हो तो import drivetraffic; drivetraffic.driver_style(kind: 'str', seed: 'Optional[int]' = None) -> 'Dict[str, float]', registry से लेना हो तो opsdrive.get("driver_style"))
driving की 3 आदतों ("careful" / "normal" / "sloppy") के parameters लौटाता है। सभी मान मान्यताएँ हैं (कोई स्रोत नहीं)।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
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。
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
• poc_driving_traffic — py -3.11 examples/poc_driving_traffic.py
table को input के रूप में लेते हैं)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
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. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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