traffic op• Data kinds: points × points × points → any
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.social_force_step(pos, vel, goals, *, dt: 'float', v0, tau: 'float', A: 'float', B: 'float', radius, walls=None) (implementation को सीधे call करना हो तो import drivetraffic; drivetraffic.social_force_step(pos, vel, goals, *, dt: 'float', v0, tau: 'float', A: 'float', B: 'float', radius, walls=None), registry से लेना हो तो opsdrive.get("social_force_step"))
social force का 1 step (प्रति unit mass; Helbing & Molnár 1995 / Helbing, Farkas, Vicsek 2000 के रूप में)।
dv_i/dt = (v0_i e_i − v_i)/τ + Σ_j A exp((r_ij − d_ij)/B) n_ij + Σ_W A exp((r_i − d_iW)/B) n_iW
e_i = लक्ष्य की ओर इकाई सदिश (लक्ष्य से 1e-9 m के भीतर हो तो 0), r_ij = r_i + r_j, d_ij = |x_i − x_j|, n_ij = (x_i − x_j)/d_ij। दीवारें W रेखाखंडों ((x0, y0), (x1, y1)) की सूची हैं; d_iW और n_iW निकटतम बिंदु से लिए जाते हैं।
समाकलन (घातांकी समाकलक): प्रतिकर्षण बल F को चरण के दौरान स्थिर मानकर, रैखिक भाग (v_d − v)/τ (v_d = v0 e + τ F) को सटीक रूप से हल किया जाता है:
v' = v_d + (v − v_d) e^{−dt/τ}, x' = x + v_d dt + (v − v_d) τ (1 − e^{−dt/τ})। एक व्यक्ति और कोई प्रतिकर्षण न होने पर यह v(t) = v0(1 − e^{−t/τ}) से dt से स्वतंत्र रूप से मेल खाता है (गेट)। प्रतिकर्षण होने पर त्रुटि प्रथम कोटि की होती है।
तर्क: pos, vel, goals (N, 2) हैं। v0 और radius अदिश या (N,) हैं। walls (M, 2, 2) या None है। लौटाता है: (pos', vel')। यदि विन्यास दर्पण-सममित या बिंदु-सममित है, तो परिणाम भी वही सममिति रखता है (क्योंकि समीकरण सममित हैं; गेट से जाँचा गया)।
Raises ValueError: आकार असंगति, अपरिमित मान, τ, B या dt ≤ 0, A < 0, त्रिज्या < 0, दो व्यक्तियों की स्थिति एक ही होना।
• 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।
• gallery_drive_mirrors_crowds — py -3.11 examples/gallery_drive_mirrors_crowds.py
any को input के रूप में लेते हैं)course_crank · course_s_curve · course_turnaround · course_slope · course_intersection · course_parallel_parking · course_crossing · course_road
traffic)idm_accel · idm_equilibrium_gap · idm_platoon_simulate · driver_style · lateral_wobble · ou_estimate · 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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