driver_style — DRIVE traffic op

• 資料種類:無 → table(僅由參數決定的運算子 —— 不接受影像或資料輸入)

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.driver_style(kind: 'str', seed: 'Optional[int]' = None) -> 'Dict[str, float]'(要直接呼叫實作,import drivetraffic; drivetraffic.driver_style(kind: 'str', seed: 'Optional[int]' = None) -> 'Dict[str, float]';從台帳取用則 opsdrive.get("driver_style"))

用法

回傳 3 種駕駛風格("careful" / "normal" / "sloppy")的參數。所有值均為假定(無出處)。

> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。

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。

參考(範例資料、文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• poc_driving_traffic — py -3.11 examples/poc_driving_traffic.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 table 作為輸入)

course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same

同類別(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 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

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