mapf_ecbs — DRIVE `agv` op

• Data kinds: image2d → table

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.mapf_ecbs(grid, starts, goals, w=1.2, max_nodes=50000, horizon=None) (implementation को सीधे call करना हो तो import agvfleet; agvfleet.mapf_ecbs(grid, starts, goals, w=1.2, max_nodes=50000, horizon=None), registry से लेना हो तो opsdrive.get("mapf_ecbs"))

उपयोग

ऊपरी level को focal search बनाया गया CBS (ECBS के ऊपरी level जैसा ही विचार, Barer et al. 2014)। कुल cost optimum के w गुना के भीतर।

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

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 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。

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_cbs · 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_ecbs — DRIVE agv op