agv op• Datenarten: table → table
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.adg_execute(adg, delay_prob=0.3, seed=0, max_steps=10000) (die Implementierung direkt: import agvfleet; agvfleet.adg_execute(adg, delay_prob=0.3, seed=0, max_steps=10000); aus dem Register: opsdrive.get("adg_execute"))
Führt gemäß dem ADG aus. Zu jedem Zeitschritt hält jedes Fahrzeug mit der Wahrscheinlichkeit delay_prob an (Rutschen, Personen, Verzögerungen beim Be- und Entladen).
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
次の行動の依存がすべて済んでいる車両だけが 1 マス進む。返りは dict: trajectories(実際の位置の列)、makespan、collisions(同じマス・すれ違い)、deadlock(誰も進めず未了)、finished。
• 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.
• poc_agv_fleet — py -3.11 examples/poc_agv_fleet.py
table als Eingabe)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. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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