agv op• データ種: table → table
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.vda5050_order(path, *, order_id='order-1', order_update_id=0, cell_size=1.0, map_id='floor', allowed_xy=0.05, allowed_theta=0.087, max_speed=1.0, released_nodes=None) (実装を直接呼ぶなら import agvfleet; agvfleet.vda5050_order(path, *, order_id='order-1', order_update_id=0, cell_size=1.0, map_id='floor', allowed_xy=0.05, allowed_theta=0.087, max_speed=1.0, released_nodes=None)、台帳から引くなら opsdrive.get("vda5050_order"))
1 台の計画(マスの列)を VDA 5050 の order(dict)にする。待ちは除き、マスの中心をノードにする。
ノードの `sequenceId` は 0, 2, 4 …(偶数)、エッジは 1, 3, 5 …(奇数)、エッジ数 = ノード数 − 1。
`released_nodes` 個までを base(released=True)、残りを horizon にする(既定 = 全部 base)。
座標は `x = col * cell_size、y = −row * cell_size`(行は下向き、地図の y は上向き)。
• 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。
• poc_agv_fleet — py -3.11 examples/poc_agv_fleet.py
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
agv)warehouse_grid · grid_distances · mapf_cbs · mapf_ecbs · mapf_joint_astar · mapf_prioritized · plan_conflicts · plan_cost
*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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