mapf_prioritized — DRIVE `agv` op

• Data kinds: image2d → table

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

उपयोग

prioritized planning: क्रम से 1-1 वाहन की योजना बनाता है, पहले तय हुए वाहनों के रास्तों (reservation table) से बचते हुए।

तेज़ पर अपूर्ण —— जिस समस्या का हल मौजूद हो उसमें भी, प्राथमिकता-क्रम के अनुसार (किसी भी क्रम में) हल न मिल सके (Ma आदि 2019)। रिटर्न dict: paths (विफलता पर None), cost, solved, failed_agent (सबसे पहले अटका वाहन)।

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_joint_astar · 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_prioritized — DRIVE agv op