ou_estimate — DRIVE 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"))

उपयोग

lateral डगमगाहट (mean 0 वाला OU process dX = −θX dt + σ dW) के parameters समान अंतराल dt वाले observations के क्रम से पढ़ता है।

सटीक विविक्तीकरण x_{k+1} = φ x_k + ε_k (φ = e^{−θ dt}, ε ~ N(0, q²), q² = σ²(1 − φ²)/(2θ)) का सशर्त अधिकतम संभाविता अनुमान:

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 के (1 − φ̂)/dt के बजाय ln का उपयोग होता है, इसलिए dt मोटा होने पर भी पूर्वाग्रह नहीं आता)। मानक त्रुटियाँ असिम्प्टोटिक सूत्रों से: se(φ̂) = sqrt((1 − φ²)/n), se(q̂) = q/sqrt(2n), θ̂ और σ̂ के लिए डेल्टा विधि। sigma_increment = sqrt(mean(Δx²)/dt) θ का उपयोग न करने वाला मोटा अनुमान है (E[Δx²] = σ²(1 − φ)/θ, इसलिए θ dt → 0 पर यह σ है। लंबे सहसंबंध समय वाली श्रृंखला को कम समय तक देखने पर, यह स्थितियों के नमूना SD की तुलना में σ को अधिक स्थिर रूप से पढ़ता है)।

रिटर्न dict: theta, sigma, sd (स्थिर SD σ/√(2θ)), phi, q, n (वृद्धियों की संख्या), se_theta, se_sigma, sigma_increment।

Raises ValueError: 1-D नहीं, 3 से कम बिंदु या अपरिमित मान; dt ≤ 0; φ̂ ∉ (0, 1) (इस dt पर यह माध्य की ओर लौटने वाली प्रक्रिया जैसा नहीं दिखता)।

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• 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।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• poc_driving_traffic — py -3.11 examples/poc_driving_traffic.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (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

इसी category के (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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