agv op• Data kinds: table → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.naive_execute(paths, delay_prob=0.3, seed=0, max_steps=10000) (implementation को सीधे call करना हो तो import agvfleet; agvfleet.naive_execute(paths, delay_prob=0.3, seed=0, max_steps=10000), registry से लेना हो तो opsdrive.get("naive_execute"))
तुलना के लिए साधारण execution: plan के केवल cells के क्रम का उपयोग करता है और अगला cell खाली हो तो आगे बढ़ता है (क्रम का कोई समझौता नहीं)।
देरी आने पर, योजना के अनुसार समय-अंतर से एक-दूसरे को पार करने वाले 2 वाहन आमने-सामने रुक जाते हैं। लौटाया गया मान adg_execute के समान रूप का है, साथ में waits_for (गतिरोध के क्षण में "कौन किसकी प्रतीक्षा करता है" के किनारे) जोड़ा गया है।
खाली इनपुट (paths में 0 प्रविष्टियाँ) पर ValueError उठता है।
• 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।
• poc_agv_fleet — py -3.11 examples/poc_agv_fleet.py
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
agv)warehouse_grid · grid_distances · mapf_cbs · mapf_ecbs · mapf_joint_astar · mapf_prioritized · plan_conflicts · plan_cost
*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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