idm_accel — DRIVE traffic op

• 데이터 종류: any → any

• 호출: 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)(구현을 직접 호출하려면 import drivetraffic; drivetraffic.idm_accel(v, gap, dv, *, v0: 'float', T: 'float', a: 'float', b: 'float', s0: 'float', delta: 'float' = 4.0), 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("idm_accel"))

사용법

Intelligent Driver Model의 가속도(Treiber, Hennecke, Helbing 2000).

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

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。

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• 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

타입이 이어지는 다음 연산자(any 를 입력으로 받는 것)

course_crank · course_s_curve · course_turnaround · course_slope · course_intersection · course_parallel_parking · course_crossing · course_road

같은 카테고리(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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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