agv op• Datenarten: table → table
• Aufruf: 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) (die Implementierung direkt: 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); aus dem Register: opsdrive.get("vda5050_order"))
Wandelt den Plan von 1 Fahrzeug (Zellenfolge) in eine VDA-5050-order (dict) um. Wartezeiten werden entfernt, die Zellmittelpunkte werden zu Knoten.
Die sequenceId der Knoten ist 0, 2, 4 … (gerade), die der Kanten 1, 3, 5 … (ungerade), Anzahl der Kanten = Anzahl der Knoten − 1. Bis zu released_nodes Knoten bilden die base (released=True), der Rest den horizon (Standard = alles base). Koordinaten sind x = col * cell_size, y = −row * cell_size (Zeilen zeigen nach unten, das y der Karte nach oben). Leere Eingabe (path mit 0 Zellen) löst ValueError aus.
• 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.
• poc_agv_fleet — py -3.11 examples/poc_agv_fleet.py
table als Eingabe)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. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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