traffic op• Datenarten: any → any
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.idm_accel(v, gap, dv, *, v0: 'float', T: 'float', a: 'float', b: 'float', s0: 'float', delta: 'float' = 4.0) (die Implementierung direkt: import drivetraffic; drivetraffic.idm_accel(v, gap, dv, *, v0: 'float', T: 'float', a: 'float', b: 'float', s0: 'float', delta: 'float' = 4.0); aus dem Register: opsdrive.get("idm_accel"))
Beschleunigung des Intelligent Driver Model (Treiber, Hennecke, Helbing 2000).
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
a_IDM = a [ 1 − (v/v0)^δ − (s*/s)² ], s* = s0 + max(0, v T + v Δv / (2 sqrt(a b)))
dv = Δv = v − v_lead(近づいていれば正)、gap = s = 先行車の後端までの距離(> 0、inf = 前が空き)。v, gap, dv は numpy の放送で配列でも動く(スカラーを渡せば float を返す)。
門: 平衡車間 idm_equilibrium_gap で Δv = 0 なら 0、gap = inf で a(1 − (v/v0)^δ)。
Raises ValueError: v < 0、gap ≤ 0、非有限、母数が正でない。
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.
• poc_driving_decisions — py -3.11 examples/poc_driving_decisions.py
• poc_driving_town — py -3.11 examples/poc_driving_town.py
• poc_driving_traffic — py -3.11 examples/poc_driving_traffic.py
any als Eingabe)course_crank · course_s_curve · course_turnaround · course_slope · course_intersection · course_parallel_parking · course_crossing · course_road
traffic)idm_equilibrium_gap · idm_platoon_simulate · driver_style · lateral_wobble · ou_estimate · social_force_step · pedestrian_crossing · occlusion_reveal_distance
*Provenance: drivetraffic.py — DRIVE Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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