traffic op• 数据种类:any → table
• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.idm_platoon_simulate(lead_v_of_t, n_followers: 'int', *, params_per_vehicle, dt: 'float', t_end: 'float', reaction_delay: 'float' = 0.0, seed: 'Optional[int]' = None) -> 'Dict[str, object]'(要直接调用实现,import drivetraffic; drivetraffic.idm_platoon_simulate(lead_v_of_t, n_followers: 'int', *, params_per_vehicle, dt: 'float', t_end: 'float', reaction_delay: 'float' = 0.0, seed: 'Optional[int]' = None) -> 'Dict[str, object]';从台账取用则 opsdrive.get("idm_platoon_simulate"))
在头车速度曲线之后积分 IDM 跟随车队(车 0 = 头车，1..n = 跟随车)。
• lead_v_of_t:头车的速度 [m/s]。callable(t) -> v 或与时刻序列等长的数组。
• params_per_vehicle:每辆跟随车的 dict(长度 n),或全车共用的 1 个 dict。键 v0, T, a, b, s0 (必需)、delta(默认 4)、length(作为前车的车长使用。默认 4.5 m,假设)、reaction_delay (没有则用参数 reaction_delay)、speed_noise(乘到期望速度 v0 上的 1 + N(0, speed_noise²) 的相对波动。
> 0 时 seed 为必需 = 确定性)。头车的车长使用 params_per_vehicle 第 1 辆的 length。
• reaction_delay:反应延迟 [s]。四舍五入为步长 dt 的整数倍(m = round(delay/dt))。车 i 在时刻 k 看时刻 k − m 时自己的速度·车距·相对速度来决定加速度(t < 0 时视为初始稳态一直持续)。
积分(ballistic update):v_{k+1} = max(0, v_k + a_k dt),x_{k+1} = x_k + v_k dt + ½ a_k dt² (在速度会变负的步内,停在停止位置 x_k − v_k²/(2 a_k))。头车的位置为速度的梯形积分。
初始状态:全车以 v_lead(0) 行驶,各跟随车的车距为该速度的平衡车距 idm_equilibrium_gap。车距变为 0 以下(追尾)时,把该车停在接触位置(车距 0),此后不再移动(速度·加速度 0。前车与后车继续积分,对后车而言停下的车成为前车)。不让车重叠 —— 重叠状态下积分,位置就没有意义。
返回 dict:t (K,)、x, v, a, gap (K, n+1)(gap[:, 0] = inf)、params(实际使用的每辆车的参数,含速度波动)、delay_steps (n,)、collision(bool)、collision_time(最初时刻 or None)、collisions(追尾的 (時刻, 車番) 序列。车号 i 是追尾前车 i−1 的车)、crashed (n+1,) bool。
• 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。
• poc_driving_traffic — py -3.11 examples/poc_driving_traffic.py
table 作为输入)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
traffic)idm_accel · idm_equilibrium_gap · driver_style · lateral_wobble · ou_estimate · social_force_step · pedestrian_crossing · occlusion_reveal_distance
*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)。*
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.