traffic op• Data kinds: कोई नहीं → signal (केवल arguments से तय होने वाला op — यह कोई image या data input नहीं लेता)
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.lateral_wobble(n: 'int', dt: 'float', *, theta: 'float', sigma: 'float', seed: 'Optional[int]', x0: 'Optional[float]' = None) -> 'np.ndarray' (implementation को सीधे call करना हो तो import drivetraffic; drivetraffic.lateral_wobble(n: 'int', dt: 'float', *, theta: 'float', sigma: 'float', seed: 'Optional[int]', x0: 'Optional[float]' = None) -> 'np.ndarray', registry से लेना हो तो opsdrive.get("lateral_wobble"))
Ornstein–Uhlenbeck process dX = −θ X dt + σ dW का सटीक discretisation (लंबाई n का क्रम, step dt)।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
x_{k+1} = x_k e^{−θ dt} + σ sqrt((1 − e^{−2θ dt}) / (2θ)) ξ_k, ξ_k ~ N(0, 1) 独立
遷移分布が厳密なので dt に依らず定常分散 σ²/(2θ)、自己相関 corr(x_k, x_{k+j}) = e^{−θ j dt}(門は長い系列の標本で、許容幅は AR(1) の標本誤差から決める)。x0 = None なら定常分布 N(0, σ²/(2θ)) から引く(最初から定常)。seed は np.random.default_rng(seed)(None も可だが非決定的)。
Raises ValueError: n < 1、dt ≤ 0、θ ≤ 0、σ < 0。
• 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
signal को input के रूप में लेते हैं)flight_vacuum · magnus_lift_coefficient · drag_coefficient_sphere · restitution_from_apexes · restitution_from_intervals · fit_parabola · flight_fit · fit_aero
traffic)idm_accel · idm_equilibrium_gap · idm_platoon_simulate · driver_style · 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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