fullseye

adg_build — DRIVE agv op

• データ種: table → table
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.adg_build(paths) (実装を直接呼ぶなら import agvfleet; agvfleet.adg_build(paths)、台帳から引くなら opsdrive.get("adg_build"))

使い方

行動依存グラフ(Hönig, Kiesel, Tinka, Durham, Ayanian 2019)。

各車両の行動 = 「訪れるマスの列の k 番目に入る」。依存は 2 種類: (1) 同じ車両の前の行動、(2) 同じマスを先に使う他車がそのマスを出ること(計画の時刻順)。 返りは dict: cells(各車両のマスの列)、deps((i, k) → それより先に終わるべき (j, m) の集合)。 計画に衝突があれば ValueError(依存の向きが決まらない)。

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_agv_fleet — py -3.11 examples/poc_agv_fleet.py

型が繋がる次の op(table を入力に取れる)

course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same

同カテゴリ(agv)

warehouse_grid · grid_distances · mapf_cbs · mapf_ecbs · mapf_joint_astar · mapf_prioritized · plan_conflicts · plan_cost

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Provenance: agvfleet.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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