adg_build — DRIVE agv op

• 数据种类:table → table

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.adg_build(paths)(要直接调用实现,import agvfleet; agvfleet.adg_build(paths);从台账取用则 opsdrive.get("adg_build"))

用法

动作依赖图(Hönig, Kiesel, Tinka, Durham, Ayanian 2019)。

各车辆的动作 = "进入所访问格子序列中的第 k 个"。依赖有 2 种:

(1) 同一车辆的前一个动作,(2) 先使用同一格子的其他车辆离开该格子(按计划的时间顺序)。

返回 dict: cells(各车辆的格子序列)、deps((i, k) → 必须先于其完成的 (j, m) 的集合)。若计划中有冲突则引发 ValueError(依赖方向无法确定)。

参考(示例数据、文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• poc_agv_fleet — py -3.11 examples/poc_agv_fleet.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 table 作为输入)

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

同类别(agv)

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

*Provenance: agvfleet.py — DRIVE 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

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