mapf_cbs — DRIVE `agv` op

• Data kinds: image2d → table

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.mapf_cbs(grid, starts, goals, max_nodes=20000, horizon=None) (implementation को सीधे call करना हो तो import agvfleet; agvfleet.mapf_cbs(grid, starts, goals, max_nodes=20000, horizon=None), registry से लेना हो तो opsdrive.get("mapf_cbs"))

उपयोग

Conflict-Based Search (Sharon, Stern, Felner, Sturtevant 2015)। कुल cost में optimal, टक्कर-रहित plan।

> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।

上段は「衝突を 1 つ選び、2 台のどちらかに制約を足す」二分木の最良優先探索、下段は 1 台の時空間 A*。返りは dict: paths(各車両のマスの列)、cost(sum of costs)、nodes(展開した節の数)、solved。節の上限に達したら solved=False(黙って最適でない解を返さない)。

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।

• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।

• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• poc_agv_fleet — py -3.11 examples/poc_agv_fleet.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (`table` को input के रूप में लेते हैं)

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

इसी category के (`agv`)

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

*Provenance: agvfleet.py — DRIVE operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

mapf_cbs — DRIVE agv op