poisson_events_xt — DRIVE 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"))

用法

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)])。

用于像停靠中的公交车那样,出现率同时依赖于位置和时刻的情况(λ(x, t) = bus_stop_rate(x) · [t < 发车] + base)。以概率 λ/rate_max 保留率为 rate_max 的均匀候选(件数 ~ Poisson(rate_max · x_max · t_max),位置、时刻均匀)。件数 ~ Poisson(Λ),Λ = ∫∫λ dx dt。rate_fn(x, t) 是接受 2 个同形状数组并返回率的函数。抽取之前在 n_grid = (nx, nt) 的网格上确认 λ ≤ rate_max,并在候选处也进行确认(超出则 ValueError)。

返回值: (N, 2) 的数组 [[x, t], ...] (按时刻升序)。

参考(示例数据、文献)

• 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。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• poc_driving_traffic — py -3.11 examples/poc_driving_traffic.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 any 作为输入)

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

同类别(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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