mapf_cbs — DRIVE `agv` op

• Datenarten: image2d → table

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.mapf_cbs(grid, starts, goals, max_nodes=20000, horizon=None) (die Implementierung direkt: import agvfleet; agvfleet.mapf_cbs(grid, starts, goals, max_nodes=20000, horizon=None); aus dem Register: opsdrive.get("mapf_cbs"))

Verwendung

Conflict-Based Search (Sharon, Stern, Felner, Sturtevant 2015). Ein kollisionsfreier Plan mit optimalen Gesamtkosten (sum of costs).

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

上段は「衝突を 1 つ選び、2 台のどちらかに制約を足す」二分木の最良優先探索、下段は 1 台の時空間 A*。返りは dict: paths(各車両のマスの列)、cost(sum of costs)、nodes(展開した節の数)、solved。節の上限に達したら solved=False(黙って最適でない解を返さない)。

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• poc_agv_fleet — py -3.11 examples/poc_agv_fleet.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `table` als Eingabe)

course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same

Gleiche Kategorie (`agv`)

warehouse_grid · grid_distances · mapf_ecbs · mapf_joint_astar · mapf_prioritized · plan_conflicts · plan_cost · adg_build

*Provenance: agvfleet.py — DRIVE Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

mapf_cbs — DRIVE agv op