agv op• Data kinds: table → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.vda5050_order(path, *, order_id='order-1', order_update_id=0, cell_size=1.0, map_id='floor', allowed_xy=0.05, allowed_theta=0.087, max_speed=1.0, released_nodes=None) (implementation को सीधे call करना हो तो import agvfleet; agvfleet.vda5050_order(path, *, order_id='order-1', order_update_id=0, cell_size=1.0, map_id='floor', allowed_xy=0.05, allowed_theta=0.087, max_speed=1.0, released_nodes=None), registry से लेना हो तो opsdrive.get("vda5050_order"))
1 वाहन के plan (cells का क्रम) को VDA 5050 order (dict) में बदलता है। प्रतीक्षाएँ हटाई जाती हैं, और cells के केंद्र nodes बनते हैं।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
ノードの sequenceId は 0, 2, 4 …(偶数)、エッジは 1, 3, 5 …(奇数)、エッジ数 = ノード数 − 1。released_nodes 個までを base(released=True)、残りを horizon にする(既定 = 全部 base)。座標は x = col * cell_size、y = −row * cell_size(行は下向き、地図の y は上向き)。
• 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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