fullseye

poisson_events_xt — DRIVE traffic op

• データ種: any → any
• 呼び出し: 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' (実装を直接呼ぶなら 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'、台帳から引くなら opsdrive.get("poisson_events_xt"))

使い方

[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)。

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。
• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。
• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• poc_driving_traffic — py -3.11 examples/poc_driving_traffic.py

型が繋がる次の op(any を入力に取れる)

course_crank · course_s_curve · course_turnaround · course_slope · course_intersection · course_parallel_parking · course_crossing · course_road

同カテゴリ(traffic)

idm_accel · idm_equilibrium_gap · idm_platoon_simulate · driver_style · lateral_wobble · ou_estimate · social_force_step · pedestrian_crossing

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Provenance: drivetraffic.py — DRIVE operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。

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