traffic op• Data kinds: signal → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.ou_estimate(x, dt: 'float') -> 'Dict[str, float]' (implementation को सीधे call करना हो तो import drivetraffic; drivetraffic.ou_estimate(x, dt: 'float') -> 'Dict[str, float]', registry से लेना हो तो opsdrive.get("ou_estimate"))
lateral डगमगाहट (mean 0 वाला OU process dX = −θX dt + σ dW) के parameters समान अंतराल dt वाले observations के क्रम से पढ़ता है।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
厳密離散化 x_{k+1} = φ x_k + ε_k(φ = e^{−θ dt}、ε ~ N(0, q²)、q² = σ²(1 − φ²)/(2θ))の条件つき最尤:
φ̂ = Σ x_k x_{k+1} / Σ x_k², q̂² = mean((x_{k+1} − φ̂ x_k)²), θ̂ = −ln φ̂ / dt, σ̂ = q̂ sqrt(2θ̂ / (1 − φ̂²))
(Euler の (1 − φ̂)/dt でなく ln を使うので dt が粗くても偏らない)。標準誤差は漸近式: se(φ̂) = sqrt((1 − φ²)/n)、se(q̂) = q/sqrt(2n)、θ̂・σ̂ はデルタ法。sigma_increment = sqrt(mean(Δx²)/dt) は θ を使わない粗い推定(E[Δx²] = σ²(1 − φ)/θ なので θ dt → 0 で σ。相関時間の長い系列を短く見るとき、位置の標本 SD より σ を安定に読める)。
戻り値 dict: theta, sigma, sd(定常 SD σ/√(2θ))、phi, q, n(増分の数)、se_theta, se_sigma, sigma_increment。
Raises ValueError: 1-D でない・3 点未満・非有限、dt ≤ 0、φ̂ ∉ (0, 1)(この dt では平均へ戻る過程に見えない)。
• 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 · driver_style · lateral_wobble · 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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