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Introduction
Détails : Les hôpitaux peuvent être équipés de petits robots appelés « tortues », autonomes, qui servent à « livrer » des médicaments, du linge, etc. d’une salle à l’autre, prendre l’ascenseur, etc. Le projet, proposé par la société Robosoft, consiste à étudier la création d’un simulateur capable de tenir compte d’un certain nombre de contraintes, afin de déterminer combien de robots sont nécessaires pour accomplir des missions données. Le simulateur pourra utiliser les outils de simulation 3D du MDSRS, le framework de Microsoft pour le développement d’applications robotique, utilisé par les robots de Robosoft. (cherches « simulation MSRS » ou « simulation robot microsoft » sur youtube). Simulation trajets Tortues Hôpitaux et génération de planning
Objectifs
Réaliser et optimiser un planning des mouvements des tortues Estimer les temps d’occupation des tortues et des temps de mouvement des tortues afin de déterminer la consommation. Valider le nombre de tortue nécessaire pour l’application
Paramètre générique à saisir :
• Vitesse AGV
• Temps de montée Monte Charge (MC) par étage
• Temps moyen d’entré et sortie MC avec ouverture et fermeture des portes
• Temps moyen de prise et dépose d’un chariot en gare
• Conso moyenne d’un AGV en mouvement
• Conso moyenne d’un AGV à l‘arrêt ou vitesse très lente (dans MC, E/S MC, prise/dépose sur gare)
Paramètre environnement de l’application :
• Nombre de MC et identification MCy (peut varier de 2 à 6 ou 7 MC)
• Nombre d’étage z (tous les MC ne desservent pas forcément tous les étages)
• Identification des gares d’étages GEyz (les gares d’étages sont à la sortie des MC et sont le lieu ou les opérateurs des services prennent ou déposent les chariots en manuel)
• Nombre de gare logistique et identification GLx (les gares logistique sont les lieux où les opérateurs logistiques déposent les chariots pour livraison par les tortues ou les reprennent au retour)
• Distance entre gares logistiques GLx et monte charges MCy
Ce qui permet de déterminer une table des temps de déplacements et occupations tortues pour chaque trajet. (GLx, GEyz)
Un paramètre environnement important de l’application est le nombre maximum d’emplacements disponibles dans les gares. Ce nombre est variable et figé par le constructeur par GL et GE (suivant place disponible et première estimation des séquences). Il serait soit à prendre en compte sous forme d’un contrôle à chaque itération, soit via un contrôle estimatif manuel après génération du planning. Il sera à contrôler de toute façon dans le système de supervision réel afin de générer les contraintes vis du personnel opérateur. (à revoir après réflexion)
Paramètres d’entrée (ce sont les besoin de transport) :
Chaque besoin de transport doit être saisie sous forme de séquences de transports qui peuvent être constitué de un ou plusieurs chariots. Le simulateur prend en compte tous ses besoins pour déterminer le planning optimum et valider le nombre de tortue minimum en plusieurs étapes successives si besoin, l’utilisateur pouvant jouer sur les plages horaires et le nombre de chariot par séquence (notamment pour les séquences de retours de chariots vides)
Paramètre du planning :
• Durée de la journée d’exploitation (utile pour définir les limites du tableau horaire)
• Première estimation du nombre de tortues nécessaire (on donne un nombre à la louche)
• Plage horaire à réserver pour des livraisons en mode taxi. Dans les applications actuelles, on réserve, par exemple, une heure données dans l’après midi pour que ces robots effectuent leur mission). On procède ainsi pour l’ensemble des tortues afin d’éviter des conflits potentiels au niveau des MC, des trajet et des occupations des gares avec les flux préprogrammés)
• Plages horaires (globales ou par tortues) à réserver pour la recharge automatique des tortues en cours de journée (par exemple par séquence de ½ heures). Ces plages sont à ajuster au fur et à mesure après génération des premiers plannings.
Paramètre de séquence :
Ces paramètres pourraient être entrés sous forme d’une liste d’actions classées par type de transport
• Enveloppe horaire (h début et H fin) :
• Gare départ (GLx ou GEyz)
• Gare d’arrivée (GLx ou GEyz)
• Nombre de chariot dans la séquence
• Séquence aller/retour ou séquence simple
• Numéro de tortue à utiliser (paramètre optionnel pour forcer l’utilisation d’une tortues données dans les passes de mise au point finale de la simulation afin d’optimiser la répartition des consommations)
Exemple de séquence aller/retour (Déchets , archives) :
La séquence correspond à une montée d’un chariot vide et la descente du chariot plein, un ou des chariots devant être disponible dans le service utilisateur pour chargement entre deux séquences. Exemple de séquences simples :
1. Le chariot est vidé (ou rempli) au fur et à mesure des arrivés dans les services et ramené en gare rapidement (par exemple pour le linge propre et le linge sale dans certain besoin exprimé) : dans ce cas, saisir deux séquences simples avec un décalage horaire court permettant à la tortue de reprendre le chariot vide lors de son dépôt suivant d’un chariot plein de linge dans cette gare.
2. Le chariot est libéré pour redescente dans une plage horaire donnée (par exemple chariot repas avec retour des plateaux) qui nécessite un traitement en zone logistique. Dans ce cas, saisir une deuxième séquence simple dans une plage horaire limitée pour le retour.
3. Le chariot est libéré pour une redescente dans une plage assez large car utilisé uniquement pour une autre livraison qq heures après ou le lendemain. Dans ce cas saisir une deuxième séquence simple dans une plage horaire large. (on demandera au service utilisateur de le ramener en gare 15 à 30 mn avant.
La plage horaire peut être assez large par exemple pour un retour de chariots vide à étaler dans la journée au passage des tortues sur la gare logistique. Dans ce cas le système doit demander au service utilisateur de ramener uniquement les chariots en gare 15 ou 30 mn avant Sorties
• Consommations par tortues
• Planning des séquences de transport
• Alerte si blocage sur nombre de tortues disponible, ….
-- JulienMercier - 09 Oct 2008