traffic op• 数据种类:any → any
• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.poisson_events_xt(rate_fn: 'Callable', x_max: 'float', t_max: 'float', *, rate_max: 'float', seed, n_grid=(201, 201)) -> 'np.ndarray'(要直接调用实现,import drivetraffic; drivetraffic.poisson_events_xt(rate_fn: 'Callable', x_max: 'float', t_max: 'float', *, rate_max: 'float', seed, n_grid=(201, 201)) -> 'np.ndarray';从台账取用则 opsdrive.get("poisson_events_xt"))
用 thinning 在 [0, x_max] × [0, t_max] 上抽取 1 条时空非齐次泊松过程样本(速率 λ(x, t) [次/(m·s)])。
> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。
停車中のバスのように、出現率が場所と時刻の両方に依る場合(λ(x, t) = bus_stop_rate(x) · [t < 発車] + base)。率 rate_max の一様な候補(件数 ~ Poisson(rate_max · x_max · t_max)、位置・時刻は一様)を確率 λ/rate_max で残す。件数 ~ Poisson(Λ)、Λ = ∫∫λ dx dt。rate_fn(x, t) は同じ形の配列 2 つを受けて率を返す関数。引く前に n_grid = (nx, nt) の格子で λ ≤ rate_max を確かめ、候補の所でも確かめる(超えれば ValueError)。
戻り値: (N, 2) の配列 [[x, t], ...] (時刻の昇順)。
• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。
• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。
• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。
• poc_driving_traffic — py -3.11 examples/poc_driving_traffic.py
any 作为输入)course_crank · course_s_curve · course_turnaround · course_slope · course_intersection · course_parallel_parking · course_crossing · course_road
traffic)idm_accel · idm_equilibrium_gap · idm_platoon_simulate · driver_style · lateral_wobble · ou_estimate · social_force_step · pedestrian_crossing
*Provenance: drivetraffic.py — DRIVE 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*
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