mapf_ecbs — DRIVE agv op

• 資料種類:image2d → table

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.mapf_ecbs(grid, starts, goals, w=1.2, max_nodes=50000, horizon=None)(要直接呼叫實作,import agvfleet; agvfleet.mapf_ecbs(grid, starts, goals, w=1.2, max_nodes=50000, horizon=None);從台帳取用則 opsdrive.get("mapf_ecbs"))

用法

> 該運算子的說明尚無譯文,以下照原文給出。

上段を焦点探索にした CBS(ECBS の上段と同じ考え方、Barer ら 2014)。総コストが 最適の w 倍以内。

開いている節のうち最小の総コスト `LB` は最適値以下(最適解はどれかの節の下にある)。そこで

`コスト ≤ w · LB` の節(焦点)の中から衝突の少ないものを展開する。返す計画は

`cost ≤ w · LB ≤ w · 最適(門)。返りは :func:mapf_cbs の dict に lower_bound と w` を足したもの。

細い通路で最適の CBS が同じ長さの譲り合いの組を全部調べて止まるのを、衝突の少ない側へ寄せて抜ける。

參考(範例資料・文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者・年份)與用途見上面的族使用指南。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• poc_agv_fleet — py -3.11 examples/poc_agv_fleet.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 table 作為輸入)

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

同類別(agv)

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

*Provenance: agvfleet.py — DRIVE 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

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