adg_build — DRIVE `agv` op

• Data kinds: table → table

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.adg_build(paths) (implementation को सीधे call करना हो तो import agvfleet; agvfleet.adg_build(paths), registry से लेना हो तो opsdrive.get("adg_build"))

उपयोग

action dependency graph (Hönig, Kiesel, Tinka, Durham, Ayanian 2019)।

> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।

各車両の行動 = 「訪れるマスの列の k 番目に入る」。依存は 2 種類:

(1) 同じ車両の前の行動、(2) 同じマスを先に使う他車がそのマスを出ること(計画の時刻順)。

返りは dict: cells(各車両のマスの列)、deps((i, k) → それより先に終わるべき (j, m) の集合)。計画に衝突があれば ValueError(依存の向きが決まらない)。

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 · 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)।*

adg_build — DRIVE agv op