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Rapport_oral_final
- 2. Présenté par : Pierre Fagedet, Jean Ibarz, Hédi Najar Encadré par : Euriell Le Corronc, Pauline Ribot M1 ISTR - 2015/2016
- 3. Plan 1. Introduction 2.Le procédé et son modèle 3. Spécifications - pilotage sûr 4. Planification de trajectoires - pilotage optimal 5. Mise en œuvre de la solution globale 3
- 4. 1. Introduction AGV : Autonomous Guided Vehicule ( Véhicule Autonome Guidé ) La réalisation de cette étude passe par différentes étapes : la modélisation du procédé en tant que systèmes à événements discrets grâce au formalisme des réseaux de Petri, la définition des contraintes matérielles et des spécifications à appliquer, la planification de trajectoires optimales selon une fonction de coût. 4
- 6. 2. Le procédé et son modèle 2.1 Le procédé 6 capteur de position
- 7. 2. Le procédé et son modèle 2.1 Le procédé 7 Choix du regroupage des alimentations = contrainte matérielle Alimentation des tronçons nécessaire au déplacement d’un AGV
- 8. 2. Le procédé et son modèle 2.1 Le procédé 8 Ensemble des cas possibles de passage de 2 AGV dans l’intersection D Alimentation en 2 groupes
- 9. 2. Le procédé et son modèle 2.1 Le procédé 9 ENTREES AU TOTAL SORTIES AU TOTAL 16 88
- 10. 2. Le procédé et son modèle 2.2 Modèle du procédé avec ses contraintes 10 Contrainte d’alimentation :
- 11. Exemple : déplacements de W1 vers A1 et W2 vers C2 2. Le procédé et son modèle 2.2 Modèle du procédé avec ses contraintes 11
- 12. 3. Spécification - pilotage sûr (sans collision, sans blocage) 3.1 Spécification de non-collision Superviseur Non-collision Non-blocage Modèle du procédé 12
- 13. 13 3. Spécification - pilotage sûr (sans collision, sans blocage) 3.1 Spécification de non-collision
- 14. 3. Spécification - pilotage sûr 3.2 Spécification de non-blocage 14 Non-blocage de 3 AGV : Non-blocage de 2 AGV :
- 15. 3. Spécification - pilotage sûr 3.3 Génération du modèle supervisé : exemple simple Code fichier .tpn load pos_1 . ndr load pos_2 . ndr load pos_3 . ndr merge 3 load pos_global . ndr sync 2 15
- 16. Rôle du planificateur : étant donné un modèle RdP (étendu par des coûts associés aux transitions) et une mission, générer un plan permettant de faire évoluer ce modèle de son marquage initial à un marquage final en accomplissant la mission, Sous-mission : séquence d’objectifs (positions) à atteindre, Mission : ensemble de « sous-missions » qui peuvent évoluer en parallèles (une par AGV dans notre cas), Plan : séquence de transitions contrôlables à tirer. 16 4. Planification de trajectoires - pilotage optimal 4.1 Planification de trajectoires
- 17. 17 4. Planification de trajectoires - pilotage optimal 4.2 Mission Sous-mission Position initiale Destination 1 Destination 2 AGV n°1 W1 W2 W1 AGV n°2 W2 W1 W2 AGV n°3 W3 W1 W3
- 18. 4. Planification de trajectoires - pilotage optimal 4.3 Coûts 18 Exemple : coût = distance => trajectoire calculée optimale en distance Mission : p2 -> p0 Séquence Coût total t1 -> t2 -> t9 1 + 1 + 10 = 12 t1 -> t2 -> t16 -> t10 -> t0 1 + 1 + 1 + 1 + 1 = 5 PILOTAGE OPTIMAL ? • en distance ? • en temps ? • …
- 19. 4. Planification de trajectoires - pilotage optimal 4.4 Simplification des modèles 19
- 20. Modèle du procédé simplifié de position : 4. Planification de trajectoires - pilotage optimal 4.4 Simplification des modèles 20
- 21. Modèle du procédé supervisé simplifié (position des AGV indifférenciée) : 3. Planification de trajectoires - pilotage optimal 3.4 Simplification des modèles 21
- 22. Exemple : 22 3. Planification de trajectoires - pilotage optimal 3.3 Algorithme de recherche d'un plan optimal
- 23. Exemple : 23 3. Planification de trajectoires - pilotage optimal 3.3 Algorithme de recherche d'un plan optimal
- 24. Exemple : 24 3. Planification de trajectoires - pilotage optimal 3.3 Algorithme de recherche d'un plan optimal
- 25. 25 4. Mise en œuvre de la solution globale 4.4 Résultats obtenus
- 26. Conclusion Approfondissement des connaissances en SED, programmation en langage JAVA et planification algorithmique. Réussite du projet : réalisation des objectifs fixés. Améliorations possibles : Autres types d’algorithmes ou changement de contraintes de coût. 26
- 27. Merci pour votre attention !
Hinweis der Redaktion
- Kikoo c’est nous (présentation du groupe), nous allons vous présenter notre projet de TER encadré par P. Ribot et E. Le Corronc dont le sujet est le pilotage de véhicules autonomes.
- Introduction : l’objectif du sujet est de réaliser une solution permettant un pilotage optimal de plusieurs AGV, en utilisant le formalisme des RdP et en garantissant des spécifications de « non-collision » et de « non-blocage ». Absence de collisions (pilotage sûr) Trajectoires optimales selon un critère/une fonction coût (pilotage optimal) 1.1 Le procédé 1.1.1 Le réseau 1.1.2 Les AGV 1.2 Modèle du procédé avec ses contraintes 2.1 Spécification de non-collision 2.2 Spécification de non-blocage 2.3 Modèle supervisé 3.1 Planification de trajectoires 3.2 Mission et coûts 3.3 Algorithme de recherche d'un plan optimal 4.1 Lecture/écriture de fichiers .ndr 4.2 Transformation du modèle RdP -> GMA 4.3 Analyse des performances et optimisations 4.4 Résultats obtenus
- Toutes les portions du réseau ont une alimentation pour les rails et lorsque cette alimentation est à 0, le sens de déplacement d’un AGV correspond au sens 1 (alimentation à 1 = sens opposé).
- Peut-être mettre aussi une diapo avec la contrainte fusionnée avec le procédé pour montrer le résultat du modèle contraint par cette contrainte. On pourrait aussi refaire cette image (du bas) en mettant la ressource partagée « p_arret » a gauche pour mieux voir quand elle est consommée/rendu.
- Pour moi on ne devrait illustrer que par un seul exemple (l’exemple A1 me semble judicieux) et mettre le modèle du procédé de position correspondant pour visualiser les transitions concernées
- Pas d’explication sur les 2 images du haut : il faut écrire quelque part que l’image en haut a gauche représente les ressources pour le non-blocage de 2 AGV (1 AGV au maximum autorisé dans chaque zone rouge), en haut à droite les ressources pour le non-blocage de 3 AGV (2 AGV autorisés au maximum dans chaque zone grise)
- Pour le modèle supervisé simplifié ici ?!?
- Le planificateur de trajectoire doit assurer un pilotage optimal. Mais qu’est-ce qu’on entend par pilotage optimal ? Cela peut-être un pilotage optimal en distance, en temps, ou selon d’autres critères… Nous allons vous présenter un exemple ou les coûts représentent une distance, ce qui nous permettra donc de calculer une trajectoire optimale en distance. La mission est d’aller à la position p2 puis de revenir en p0, en partant de p0. Si l’on ne tient pas compte des coûts, le planificateur calculerait la trajectoire la plus courte en taille de séquence et on obtiendrait la séquence t1 -> t2 -> t9. Mais cette trajectoire n’est pas optimale en distance puisque l’on voit que la trajectoire représentée en vert est plus courte. En tenant compte des coûts, le planificateur choisirait la trajectoire verte puisqu’elle représente un coût total de 5 contre un coût de 12 pour la trajectoire orange : on obtiendrait donc un pilotage optimal en distance.
- Sur le modèle supervisé, nous avions environ 600000 états possibles. Pour diminuer le coût en calculs et en mémoire de la planification, nous allons simplifier ce modèle. En effet, les transitions encadrées en grises ici et là sont des transitions non-contrôlables : il n’est donc pas possible d’agir dessus. Nous allons donc les supprimer. La transition encadrée en orange est contrôlable mais elle n’est pas nécessaire à la planification puisque la mission sera d’aller d’un terminal à un autre et qu’il n’est pas nécessaire de vouloir contrôler l’arrêt d’un AGV sur le capteur A1. Nous allons donc la supprimer également. En bas s’affiche le modèle simplifié qui ne contient que les transitions vertes qui sont nécessaires à la planification, puisque celle de gauche permet d’arrêter l’AGV sur le terminal et les 2 de droites permettent de choisir le chemin à emprunter à l’entrée de l’intersection.
- Ici est représenté le modèle simplifié de position complet.
- Et ici le procédé supervisé simplifié complet avec une position des AGV indifférenciée. Après avoir différencié les positions on obtient un modèle avec environ 2500 états possibles ce qui est environ 240 fois moins qu’avant simplification.
- Pour calculer la trajectoire, nous avons mis en place un algorithme de type Djikstra sur le GMA du modèle RdP fourni au planificateur. Ici nous avons représenté un exemple avec un GMA où les marquages sont simplement représentés par des numéros. Le tir de chaque transition est unitaire. Entre crochets sont représentés les objectifs et entre parenthèses le coût minimal obtenu pour chaque état. L’algorithme commence l’exploration par et doit remplir la mission « atteindre l’état 2 puis l’état 5 ». Le coût initial est de 0. On explore via les transitions tout les états suivants et s’ils n’ont pas déjà été explorés on devra les explorer à leur tour de façon récursive. A chaque fois qu’un état est exploré avec un nouveau coût minimal on devra l’explorer ou le réexplorer. Entre l’état 3 et l’état 2 ici, la mission change parce que l’état 2 est atteint : la mission devient donc d’atteindre l’état 5, et le coût vaut celui de l’état 3 plus 1 donc 2. En appliquant l’algorithme on obtient finalement la trajectoire optimale en vert et on terminera la mission avec un coût de 4 en passant par l’état 0, l’état 3, l’état 2, l’état 4 puis l’état 5.
- Pour calculer la trajectoire, nous avons mis en place un algorithme de type Djikstra sur le GMA du modèle RdP fourni au planificateur. Ici nous avons représenté un exemple avec un GMA où les marquages sont simplement représentés par des numéros. Le tir de chaque transition est unitaire. Entre crochets sont représentés les objectifs et entre parenthèses le coût minimal obtenu pour chaque état. L’algorithme commence l’exploration par et doit remplir la mission « atteindre l’état 2 puis l’état 5 ». Le coût initial est de 0. On explore via les transitions tout les états suivants et s’ils n’ont pas déjà été explorés on devra les explorer à leur tour de façon récursive. A chaque fois qu’un état est exploré avec un nouveau coût minimal on devra l’explorer ou le réexplorer. Entre l’état 3 et l’état 2 ici, la mission change parce que l’état 2 est atteint : la mission devient donc d’atteindre l’état 5, et le coût vaut celui de l’état 3 plus 1 donc 2. En appliquant l’algorithme on obtient finalement la trajectoire optimale en vert et on terminera la mission avec un coût de 4 en passant par l’état 0, l’état 3, l’état 2, l’état 4 puis l’état 5.
- Pour calculer la trajectoire, nous avons mis en place un algorithme de type Djikstra sur le GMA du modèle RdP fourni au planificateur. Ici nous avons représenté un exemple avec un GMA où les marquages sont simplement représentés par des numéros. Le tir de chaque transition est unitaire. Entre crochets sont représentés les objectifs et entre parenthèses le coût minimal obtenu pour chaque état. L’algorithme commence l’exploration par et doit remplir la mission « atteindre l’état 2 puis l’état 5 ». Le coût initial est de 0. On explore via les transitions tout les états suivants et s’ils n’ont pas déjà été explorés on devra les explorer à leur tour de façon récursive. A chaque fois qu’un état est exploré avec un nouveau coût minimal on devra l’explorer ou le réexplorer. Entre l’état 3 et l’état 2 ici, la mission change parce que l’état 2 est atteint : la mission devient donc d’atteindre l’état 5, et le coût vaut celui de l’état 3 plus 1 donc 2. En appliquant l’algorithme on obtient finalement la trajectoire optimale en vert et on terminera la mission avec un coût de 4 en passant par l’état 0, l’état 3, l’état 2, l’état 4 puis l’état 5.
- Nous allons vous montrer ici avec une petite animation le plan obtenu pour notre modèle simplifié supervisé pour la mission présentée tout à l’heure où l’AGV 1 doit faire un aller retour de là à là, l’AGV2 doit faire un aller retour de là à là et l’AGV 3 d’ici à ici. Taille du plan : 22.