mapf_ecbs — DRIVE `agv` op

• Datenarten: image2d → table

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.mapf_ecbs(grid, starts, goals, w=1.2, max_nodes=50000, horizon=None) (die Implementierung direkt: import agvfleet; agvfleet.mapf_ecbs(grid, starts, goals, w=1.2, max_nodes=50000, horizon=None); aus dem Register: opsdrive.get("mapf_ecbs"))

Verwendung

CBS mit fokaler Suche auf der oberen Ebene (gleiche Idee wie die obere Ebene von ECBS, Barer et al. 2014). Die Gesamtkosten liegen innerhalb des w-Fachen des Optimums.

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

開いている節のうち最小の総コスト LB は最適値以下(最適解はどれかの節の下にある)。そこで コスト ≤ w · LB の節(焦点)の中から衝突の少ないものを展開する。返す計画は cost ≤ w · LB ≤ w · 最適(門)。返りは mapf_cbs の dict に lower_bound と w を足したもの。細い通路で最適の CBS が同じ長さの譲り合いの組を全部調べて止まるのを、衝突の少ない側へ寄せて抜ける。

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_cbs · 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_ecbs — DRIVE agv op