traffic op• 데이터 종류: signal → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.ou_estimate(x, dt: 'float') -> 'Dict[str, float]'(구현을 직접 호출하려면 import drivetraffic; drivetraffic.ou_estimate(x, dt: 'float') -> 'Dict[str, float]', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("ou_estimate"))
등간격 dt의 관측 열로부터 횡방향 흔들림(평균 0인 OU 과정 dX = −θX dt + σ dW)의 모수를 읽어 냅니다.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
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)。
• 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.
• poc_driving_traffic — py -3.11 examples/poc_driving_traffic.py
table 를 입력으로 받는 것)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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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