agv op• Datenarten: table → table
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.naive_execute(paths, delay_prob=0.3, seed=0, max_steps=10000) (die Implementierung direkt: import agvfleet; agvfleet.naive_execute(paths, delay_prob=0.3, seed=0, max_steps=10000); aus dem Register: opsdrive.get("naive_execute"))
Naive Ausführung zum Vergleich: nutzt nur die Zellenfolge des Plans und fährt weiter, sobald die nächste Zelle frei ist (keine Reihenfolgevereinbarung).
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
遅れが入ると、計画では時間差ですれ違うはずの 2 台が向かい合って止まる。返りは adg_execute と同じ形に waits_for(デッドロックの瞬間の「誰が誰を待つか」の辺)を足したもの。
• 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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