fullseye

mapf_cbs — DRIVE agv op

• データ種: image2d → table
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.mapf_cbs(grid, starts, goals, max_nodes=20000, horizon=None) (実装を直接呼ぶなら import agvfleet; agvfleet.mapf_cbs(grid, starts, goals, max_nodes=20000, horizon=None)、台帳から引くなら opsdrive.get("mapf_cbs"))

使い方

Conflict-Based Search(Sharon, Stern, Felner, Sturtevant 2015)。総コストが最適な衝突なしの計画。

上段は「衝突を 1 つ選び、2 台のどちらかに制約を足す」二分木の最良優先探索、下段は 1 台の時空間 A*。 返りは dict: paths(各車両のマスの列)、cost(sum of costs)、nodes(展開した節の数)、 solved。節の上限に達したら solved=False(黙って最適でない解を返さない)。

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_ecbs · mapf_joint_astar · mapf_prioritized · plan_conflicts · plan_cost · adg_build

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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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