traffic op• Datenarten: keine → table (ein Operator, der allein durch seine Argumente bestimmt ist — er nimmt kein Bild und keine Daten entgegen)
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.driver_style(kind: 'str', seed: 'Optional[int]' = None) -> 'Dict[str, float]' (die Implementierung direkt: import drivetraffic; drivetraffic.driver_style(kind: 'str', seed: 'Optional[int]' = None) -> 'Dict[str, float]'; aus dem Register: opsdrive.get("driver_style"))
Gibt die Parameter von 3 Fahrstilen ("careful" / "normal" / "sloppy") zurück. Alle Werte sind Annahmen (ohne Quelle).
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
キー: IDM の v0, T, a, b, s0, delta、reaction_delay [s]、横ふらつき(OU 過程)の wobble_theta [1/s] と wobble_sigma [m/√s] (定常の標準偏差は σ/sqrt(2θ) = 0.05 / 0.11 / 0.28 m)、speed_noise(希望速度の相対むら)、length 4.5 m(仮定)、kind。返り値はそのまま idm_platoon_simulate の 1 台分に渡せる。
seed を与えると、主要な値に一様 ±10% の個人差を掛ける(default_rng(seed) で決定的)。None なら名目値。順序の性質(門): 名目値で careful の T・s0 が最大で反応遅れが最小、sloppy がその逆、ふらつきの定常 SD は careful < normal < sloppy。
Raises ValueError: 未知の kind。
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.
• poc_driving_traffic — py -3.11 examples/poc_driving_traffic.py
table als Eingabe)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 · lateral_wobble · ou_estimate · social_force_step · pedestrian_crossing · occlusion_reveal_distance
*Provenance: drivetraffic.py — DRIVE Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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