adg_build — DRIVE agv op

• 데이터 종류: table → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.adg_build(paths)(구현을 직접 호출하려면 import agvfleet; agvfleet.adg_build(paths), 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("adg_build"))

사용법

> 이 연산자의 설명은 아직 번역이 없습니다. 원문을 그대로 싣습니다.

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)。

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• poc_agv_fleet — py -3.11 examples/poc_agv_fleet.py

타입이 이어지는 다음 연산자(table 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(agv)

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

*Provenance: agvfleet.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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