traffic op• 資料種類:any → table
• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.importance_risk_estimate(simulate_fn: 'Callable', base_rate: 'Callable', boosted_rate: 'Callable', n_runs: 'int', seed, *, x_max: 'float', boosted_rate_max: 'float', n_grid: 'int' = 20001) -> 'Dict[str, float]'(要直接呼叫實作,import drivetraffic; drivetraffic.importance_risk_estimate(simulate_fn: 'Callable', base_rate: 'Callable', boosted_rate: 'Callable', n_runs: 'int', seed, *, x_max: 'float', boosted_rate_max: 'float', n_grid: 'int' = 20001) -> 'Dict[str, float]';從台帳取用則 opsdrive.get("importance_risk_estimate"))
以提高出現率的試驗(速率 λ')使事故更容易發生，再以概似比權重換算回原速率 λ 下的事故機率。
一次試驗 = 以 poisson_events(boosted_rate) 抽取出現位置 x_1..x_N,若 simulate_fn(events, rng) 判定為事故則為 1 (bool 或 [0, 1] 的值)。權重(Poisson 過程的 Radon–Nikodym 導數 dP_λ/dP_λ'):
w = Π_i λ(x_i)/λ'(x_i) · exp(−(Λ − Λ')), Λ = ∫λ, Λ' = ∫λ'(梯形,n_grid 點)
估計 p̂ = mean(w · Y),標準誤差 = std(w · Y)/sqrt(n)。若令 boosted_rate 與 base_rate 相同,則 w ≡ 1, 即樸素蒙地卡羅(閘門中與此、以及事故機率有閉式解的 simulate_fn 進行比較)。若存在 λ > 0 而 λ' = 0 的位置,估計會有偏(非絕對連續),因此在格點上檢查並引發 ValueError。
回傳 dict: estimate, std_error, per_run_var(w·Y 的樣本變異數)、n_runs, Lambda, Lambda_boost, mean_weight(應 ≈ 1。權重的健全性)、ess(有效樣本數 (Σw)²/Σw²)、hits(Y > 0 的次數)。
• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。
• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。
• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。
• poc_driving_traffic — py -3.11 examples/poc_driving_traffic.py
table 作為輸入)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 · driver_style · lateral_wobble · ou_estimate · social_force_step · pedestrian_crossing
*Provenance: drivetraffic.py — DRIVE 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
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