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軌道比較 — 現実 vs 反実仮想
実線(青)=現実の最適軌道 / 破線(赤)=反実仮想の最適軌道。
いずれも optimal_path.py の作用積分(リスク+エネルギー+曲率)を
scipy.optimize.minimize で直接最小化した経路(始点=ボール位置、終点=ゴール)。
数値サマリー
| 指標 | 現実 | 反実仮想 | 差分 |
|---|---|---|---|
| 移動距離(経路長, m) | - | - | - |
| 軌道コスト(作用値, 低いほど良い) | - | - | - |
| ポテンシャル場 貢献度 | - | - | |
「移動距離」は到達時間そのものではない代替指標。API はフレーム上の到達時間を返さないため、
getCounterfactual(...,includePath=true) が返す actual_path/
counterfactual_path([[x,y],...]の制御点列)から、隣接点間の
ユークリッド距離の総和(m)を移動距離としてこの画面で計算している。
「軌道コスト」は PathResult.cost(作用積分 S = リスク項+エネルギー項+曲率項 の
最小化後の値)をそのまま表示。converged=false の場合は「(非収束・近似解)」と
併記する(optimal_path.py は非収束時もフォールバックで最良コストの解を返す
設計のため、値自体は常に存在するが収束状況を明示する)。
「ポテンシャル場 貢献度」は contribution_score(Φ_actual − Φ_counterfactual
の空間積分、生の値)と contribution_pct(actual場の総ポテンシャル量に対する
相対%、確率ではなく空間積分値の相対表現)。