lateral_wobble — DRIVE traffic op

• データ種: なし → signal(引数だけで決まる op —— 画像やデータの入力を取らない)

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.lateral_wobble(n: 'int', dt: 'float', *, theta: 'float', sigma: 'float', seed: 'Optional[int]', x0: 'Optional[float]' = None) -> 'np.ndarray' (実装を直接呼ぶなら import drivetraffic; drivetraffic.lateral_wobble(n: 'int', dt: 'float', *, theta: 'float', sigma: 'float', seed: 'Optional[int]', x0: 'Optional[float]' = None) -> 'np.ndarray'、台帳から引くなら opsdrive.get("lateral_wobble"))

使い方

Ornstein–Uhlenbeck 過程 dX = −θ X dt + σ dW の厳密離散化(長さ n の列、刻み dt)。

x_{k+1} = x_k e^{−θ dt} + σ sqrt((1 − e^{−2θ dt}) / (2θ)) ξ_k, ξ_k ~ N(0, 1) 独立

遷移分布が厳密なので dt に依らず定常分散 σ²/(2θ)、自己相関 corr(x_k, x_{k+j}) = e^{−θ j dt}(門は長い系列の標本で、許容幅は AR(1) の標本誤差から決める)。x0 = None なら定常分布 N(0, σ²/(2θ)) から引く(最初から定常)。seed は np.random.default_rng(seed)(None も可だが非決定的)。

Raises ValueError: n < 1、dt ≤ 0、θ ≤ 0、σ < 0。

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)

• poc_driving_traffic — py -3.11 examples/poc_driving_traffic.py

型が繋がる次の op(signal を入力に取れる)

flight_vacuum · magnus_lift_coefficient · drag_coefficient_sphere · restitution_from_apexes · restitution_from_intervals · fit_parabola · flight_fit · fit_aero

同カテゴリ(traffic)

idm_accel · idm_equilibrium_gap · idm_platoon_simulate · driver_style · ou_estimate · social_force_step · 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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