traffic op• Data kinds: signal → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.ou_estimate(x, dt: 'float') -> 'Dict[str, float]' (implementation को सीधे call करना हो तो import drivetraffic; drivetraffic.ou_estimate(x, dt: 'float') -> 'Dict[str, float]', registry से लेना हो तो opsdrive.get("ou_estimate"))
lateral डगमगाहट (mean 0 वाला OU process dX = −θX dt + σ dW) के parameters समान अंतराल dt वाले observations के क्रम से पढ़ता है।
सटीक विविक्तीकरण x_{k+1} = φ x_k + ε_k (φ = e^{−θ dt}, ε ~ N(0, q²), q² = σ²(1 − φ²)/(2θ)) का सशर्त अधिकतम संभाविता अनुमान:
φ̂ = Σ x_k x_{k+1} / Σ x_k², q̂² = mean((x_{k+1} − φ̂ x_k)²), θ̂ = −ln φ̂ / dt, σ̂ = q̂ sqrt(2θ̂ / (1 − φ̂²))
(Euler के (1 − φ̂)/dt के बजाय ln का उपयोग होता है, इसलिए dt मोटा होने पर भी पूर्वाग्रह नहीं आता)। मानक त्रुटियाँ असिम्प्टोटिक सूत्रों से: se(φ̂) = sqrt((1 − φ²)/n), se(q̂) = q/sqrt(2n), θ̂ और σ̂ के लिए डेल्टा विधि। sigma_increment = sqrt(mean(Δx²)/dt) θ का उपयोग न करने वाला मोटा अनुमान है (E[Δx²] = σ²(1 − φ)/θ, इसलिए θ dt → 0 पर यह σ है। लंबे सहसंबंध समय वाली श्रृंखला को कम समय तक देखने पर, यह स्थितियों के नमूना SD की तुलना में σ को अधिक स्थिर रूप से पढ़ता है)।
रिटर्न dict: theta, sigma, sd (स्थिर SD σ/√(2θ)), phi, q, n (वृद्धियों की संख्या), se_theta, se_sigma, sigma_increment।
Raises ValueError: 1-D नहीं, 3 से कम बिंदु या अपरिमित मान; dt ≤ 0; φ̂ ∉ (0, 1) (इस dt पर यह माध्य की ओर लौटने वाली प्रक्रिया जैसा नहीं दिखता)।
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
• poc_driving_traffic — py -3.11 examples/poc_driving_traffic.py
table को input के रूप में लेते हैं)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 · social_force_step · pedestrian_crossing · occlusion_reveal_distance
*Provenance: drivetraffic.py — DRIVE operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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