mapf_joint_astar — DRIVE agv op

• Data kinds: image2d → table

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.mapf_joint_astar(grid, starts, goals, max_expansions=2000000) (implementation को सीधे call करना हो तो import agvfleet; agvfleet.mapf_joint_astar(grid, starts, goals, max_expansions=2000000), registry से लेना हो तो opsdrive.get("mapf_joint_astar"))

उपयोग

सभी वाहनों की positions को 1 state मानकर A*। केवल छोटी समस्याओं के लिए optimal हल (CBS gate का ground truth)।

sum of costs को सटीक गिनने के लिए प्रत्येक वाहन में "समाप्त (इसके बाद गंतव्य पर ही रहता है)" ध्वज होता है:

गंतव्य पर स्थित वाहन उस चाल से पहले समाप्त हो सकता है, और 1 चाल की लागत = अभी तक समाप्त न हुए वाहनों की संख्या। ह्यूरिस्टिक = समाप्त न हुए वाहनों की BFS दूरियों का योग (स्वीकार्य)।

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_ecbs · 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)।*

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