social_force_step — DRIVE traffic op

• データ種: points × points × points → any

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.social_force_step(pos, vel, goals, *, dt: 'float', v0, tau: 'float', A: 'float', B: 'float', radius, walls=None) (実装を直接呼ぶなら import drivetraffic; drivetraffic.social_force_step(pos, vel, goals, *, dt: 'float', v0, tau: 'float', A: 'float', B: 'float', radius, walls=None)、台帳から引くなら opsdrive.get("social_force_step"))

使い方

social force の 1 歩(単位質量あたり。Helbing & Molnár 1995 / Helbing, Farkas, Vicsek 2000 の形)。

dv_i/dt = (v0_i e_i − v_i)/τ + Σ_j A exp((r_ij − d_ij)/B) n_ij + Σ_W A exp((r_i − d_iW)/B) n_iW

e_i = 目標への単位ベクトル(目標に 1e-9 m 以内なら 0)、r_ij = r_i + r_j、d_ij = |x_i − x_j|、n_ij = (x_i − x_j)/d_ij。壁 W は線分 ((x0, y0), (x1, y1)) の列で、d_iW と n_iW は最近点から。

積分(指数積分): 斥力 F を刻みの間一定と置き、線形部分 (v_d − v)/τ(v_d = v0 e + τ F)を厳密に解く:

v' = v_d + (v − v_d) e^{−dt/τ}、x' = x + v_d dt + (v − v_d) τ (1 − e^{−dt/τ})。1 人で斥力が無ければ v(t) = v0(1 − e^{−t/τ}) に dt に依らず 一致する(門)。斥力がある時は 1 次の誤差。

引数: pos, vel, goals は (N, 2)。v0 と radius はスカラーか (N,)。walls は (M, 2, 2) か None。

戻り値: (pos', vel')。配置が鏡映・点対称なら結果も同じ対称性を保つ(式が対称なので。門で確かめる)。

Raises ValueError: 形の不一致、非有限、τ・B・dt ≤ 0、A < 0、半径 < 0、2 人の位置が一致。

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• (まだありません)

型が繋がる次の op(any を入力に取れる)

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

同カテゴリ(traffic)

idm_accel · idm_equilibrium_gap · idm_platoon_simulate · driver_style · lateral_wobble · ou_estimate · pedestrian_crossing · occlusion_reveal_distance

*Provenance: drivetraffic.py — DRIVE operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

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