mapf_ecbs — DRIVE agv op

• データ種: image2d → table

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.mapf_ecbs(grid, starts, goals, w=1.2, max_nodes=50000, horizon=None) (実装を直接呼ぶなら import agvfleet; agvfleet.mapf_ecbs(grid, starts, goals, w=1.2, max_nodes=50000, horizon=None)、台帳から引くなら opsdrive.get("mapf_ecbs"))

使い方

上段を焦点探索にした CBS(ECBS の上段と同じ考え方、Barer ら 2014)。総コストが 最適の w 倍以内。

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 :func: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。

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• poc_agv_fleet — py -3.11 examples/poc_agv_fleet.py

型が繋がる次の op(table を入力に取れる)

course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same

同カテゴリ(agv)

warehouse_grid · grid_distances · mapf_cbs · mapf_joint_astar · mapf_prioritized · plan_conflicts · plan_cost · adg_build

*Provenance: agvfleet.py — DRIVE operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

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