traffic op• 데이터 종류: any → any
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.poisson_events_xt(rate_fn: 'Callable', x_max: 'float', t_max: 'float', *, rate_max: 'float', seed, n_grid=(201, 201)) -> 'np.ndarray'(구현을 직접 호출하려면 import drivetraffic; drivetraffic.poisson_events_xt(rate_fn: 'Callable', x_max: 'float', t_max: 'float', *, rate_max: 'float', seed, n_grid=(201, 201)) -> 'np.ndarray', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("poisson_events_xt"))
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[0, x_max] × [0, t_max] の時空の非一様ポアソン過程(率 λ(x, t) [件/(m·s)])を thinning で 1 本引く。
停車中のバスのように、出現率が場所と時刻の両方に依る場合(λ(x, t) = bus_stop_rate(x) · [t < 発車] + base)。
率 rate_max の一様な候補(件数 ~ Poisson(rate_max · x_max · t_max)、位置・時刻は一様)を確率 λ/rate_max で残す。
件数 ~ Poisson(Λ)、Λ = ∫∫λ dx dt。`rate_fn(x, t)` は同じ形の配列 2 つを受けて率を返す関数。
引く前に `n_grid = (nx, nt)` の格子で λ ≤ rate_max を確かめ、候補の所でも確かめる(超えれば ValueError)。
戻り値: (N, 2) の配列 [[x, t], ...] (時刻の昇順)。
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
• poc_driving_traffic — py -3.11 examples/poc_driving_traffic.py
any 를 입력으로 받는 것)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 · social_force_step · pedestrian_crossing
*Provenance: drivetraffic.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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