agv op• 데이터 종류: image2d → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.mapf_ecbs(grid, starts, goals, w=1.2, max_nodes=50000, horizon=None)(구현을 직접 호출하려면 import agvfleet; agvfleet.mapf_ecbs(grid, starts, goals, w=1.2, max_nodes=50000, horizon=None), 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("mapf_ecbs"))
상위 단계를 초점 탐색으로 한 CBS(ECBS 상위 단계와 같은 발상, Barer 외 2014). 총비용이 최적의 w배 이내.
열린 노드 중 최소 총비용 LB 는 최적값 이하(최적해는 어느 노드 아래에 있다). 그래서 コスト ≤ w · LB 인 노드(초점) 중에서 충돌이 적은 것을 전개한다. 반환하는 계획은 cost ≤ w · LB ≤ w · 最適(게이트). 반환은 mapf_cbs 의 dict 에 lower_bound 와 w 를 더한 것. 좁은 통로에서 최적의 CBS 가 같은 길이의 양보 조합을 모두 조사하다 멈추는 것을, 충돌이 적은 쪽으로 기울여 빠져나간다.
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
• poc_agv_fleet — py -3.11 examples/poc_agv_fleet.py
table 를 입력으로 받는 것)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_joint_astar · mapf_prioritized · plan_conflicts · plan_cost · adg_build
*Provenance: agvfleet.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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