agv op• Data kinds: table → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.adg_execute(adg, delay_prob=0.3, seed=0, max_steps=10000) (implementation को सीधे call करना हो तो import agvfleet; agvfleet.adg_execute(adg, delay_prob=0.3, seed=0, max_steps=10000), registry से लेना हो तो opsdrive.get("adg_execute"))
ADG के अनुसार execute करता है। हर समय पर हर वाहन probability delay_prob से रुकता है (फिसलना, लोग, loading में देरी)।
केवल वे वाहन 1 खाना आगे बढ़ते हैं जिनकी अगली क्रिया की सभी निर्भरताएँ पूरी हो चुकी हैं। रिटर्न एक dict है: trajectories (वास्तविक स्थितियों का क्रम), makespan, collisions (एक ही खाना / आमने-सामने अदला-बदली), deadlock (कोई आगे नहीं बढ़ सकता और कार्य अपूर्ण), finished।
खाली इनपुट (adg एक खाली dict) पर ValueError उठता है।
• 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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