mapf_ecbs — DRIVE agv op

• 데이터 종류: image2d → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.mapf_ecbs(grid, starts, goals, w=1.2, max_nodes=50000, horizon=None)(구현을 직접 호출하려면 import agvfleet; agvfleet.mapf_ecbs(grid, starts, goals, w=1.2, max_nodes=50000, horizon=None), 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("mapf_ecbs"))

사용법

상위 단계를 초점 탐색으로 한 CBS(ECBS 상위 단계와 같은 발상, Barer 외 2014). 총비용이 최적의 w배 이내.

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

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。

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• poc_agv_fleet — py -3.11 examples/poc_agv_fleet.py

타입이 이어지는 다음 연산자(table 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(agv)

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

*Provenance: agvfleet.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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