warehouse_grid — DRIVE `agv` op

• Data kinds: कोई नहीं → any (केवल arguments से तय होने वाला op — यह कोई image या data input नहीं लेता)

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.warehouse_grid(n_rack_rows=3, n_rack_cols=4, rack_len=4, aisle=1, margin=2) (implementation को सीधे call करना हो तो import agvfleet; agvfleet.warehouse_grid(n_rack_rows=3, n_rack_cols=4, rack_len=4, aisle=1, margin=2), registry से लेना हो तो opsdrive.get("warehouse_grid"))

उपयोग

shelves की rows और गलियारों से बना warehouse grid (True = चलने योग्य)।

रैक क्षैतिज 1 पंक्ति × rack_len सेल के ब्लॉक हैं, जिन्हें चारों ओर से aisle चौड़ाई के गलियारे घेरते हैं। परिधि पर margin सेल की ड्राइविंग पट्टी (स्टेशनों के सामने) रखी जाती है। रिटर्न (grid, info), info में रैक सेलों की सूची और परिधि पट्टी।

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 (`any` को input के रूप में लेते हैं)

course_crank · course_s_curve · course_turnaround · course_slope · course_intersection · course_parallel_parking · course_crossing · course_road

इसी category के (`agv`)

grid_distances · mapf_cbs · mapf_ecbs · mapf_joint_astar · 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)।*

warehouse_grid — DRIVE agv op