adg_build — DRIVE `agv` op

• Datenarten: table → table

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.adg_build(paths) (die Implementierung direkt: import agvfleet; agvfleet.adg_build(paths); aus dem Register: opsdrive.get("adg_build"))

Verwendung

Aktionsabhängigkeitsgraph (Hönig, Kiesel, Tinka, Durham, Ayanian 2019).

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

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)。

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• poc_agv_fleet — py -3.11 examples/poc_agv_fleet.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `table` als Eingabe)

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

Gleiche Kategorie (`agv`)

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

*Provenance: agvfleet.py — DRIVE Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

adg_build — DRIVE agv op