IA54 Compte-rendu «STATIONNEMENT AUTOMATIQUE DE VEHICULE»

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1 IA54 Compte-rendu «STATIONNEMENT AUTOMATIQUE DE VEHICULE» Henri Payno - Cyril Bailly 1/12/2011

2 SOMMAIRE 1. Introduction Contraintes Architecture globale Interface... 5 A. Scène principale... 5 B. Scène secondaire Système multi-agent... 6 A. Agents de détection de lignes B. Agents directionnels Déplacement du véhicule... 7 A. Par le système multi-agents... 7 B. Définition de la cible Problèmes rencontrés : Bilan et perspectives

3 1. INTRODUCTION Dans le cadre de l UV IA54 on se propose de développer un système multi-agent afin de permettre à une voiture de se positionner dans une place de parking. Le développement s effectue en Java. Nous avons décidé de ne nous baser sur aucun code existant si ce n est les librairies «swing», «awt», «util» et «vecmath». Ceci dans le but de maitriser toute la procédure de notre système multi-agent. 2. CONTRAINTES Nous nous sommes imposé les contraintes suivantes : - La position de la cible à atteindre, ainsi que de la position de la voiture seront données par des coordonnées connu par tout l environnement. Les places de parkings elles ne sont connues que si elles se trouvent dans le champ de perception du véhicule. (via les capteurs du véhicule dans le monde réel). - La voiture possède un angle de braquage maximal ainsi qu une vitesse maximale. - Une cible ne peut être donnée que par un point et non un ensemble de point ou un point plus une direction. 3

4 3. ARCHITECTURE GLOBALE L architecture est définie comme il suit : Diagramme UML de l application On voit que le développement se rapproche du modèle MVC. L interface est définie par trois écrans : un pour créer et voir évoluer l environnement au niveau «globale». agents. Les deux autres pour avoir un retour sur les perceptions des caméras de l écran et de l action des D une manière générale nous avons une classe environnement comme «pivot de l application». C est notamment elle qui regroupe les objets de l environnement et les agents présents. Il s agit d un système centralisé. Afin de répondre aux attentes on définit une cible à atteindre, une voiture, des frustrums (champs de vision) et des objets perçus (parking). Elle est associée à une classe scheduler qui va effectuer tous les pas de temps donnée un cycle de vie de l environnement (initialement 100 ms). C'est-à-dire une évolution des acteurs dans l environnement (voiture, frustrums, agents). L évolution du temps est donc discrète. Les agents s appliquent à un environnement donné. Dans notre cas il s agit de l environnement des champs de perception des caméras qui est continu et dynamique. Etant donné la légèreté de l application nous ne définissons pas de thread particulier pour les agents, il ne s agit donc pas d une plateforme multi-agent à proprement parler. 4

5 4. INTERFACE Scène principale : Vision du véhicule dans son environnement complet. Scène secondaire : Vision avant du véhicule et de l action des agents. Scène secondaire : Vision arrière du véhicule et de l action des agents. Interface de l application Boutons de contrôle de l application A. SCENE PRINCIPALE L utilisateur peut créer la scène qui lui convient en ajoutant une voiture, une cible ou un parking à partir des boutons de contrôles présent en bas de la fenêtre de construction de l environnement. Pour le parking il existe deux types : bataille ou parallèle trottoirs. Le type épi se rapportant au type bataille il ne nous a pas paru nécessaire d en créer un type nouveau. Enfin les éléments peuvent être ajouté selon une orientation souhaitée donnée via le TextField en bas à droite. B. SCENE SECONDAIRE Il s agit ici du retour sur la vision du véhicule en avant et en arrière. Les agents directionnels sont modélisés par des cercles rouges et les agents de détection de ligne par des cercles verts. 5

6 5. SYSTEME MULTI-AGENT A. AGENTS DE DETECTION DE LIGNES. Afin de déplacer le véhicule, celui-ci doit se positionner dans son environnement. Afin de prendre en compte la position des parkings on crée une grille d agent sur la vision. Ces agents réagissent aux lignes continues (par détection de différence de potentiel dans le cas réel par exemple). Et se positionne dessus dans leur rayon d action puis s active afin de signaler la présence d une bande continue. Action des agents de perception de lignes Légende : en vert agent actif, en blanc inactif En pratique si un agent perçoit dans son champ d action une ligne alors il se projette dessus au point le plus proche puis s active. Les lignes de parking appartenant à l emplacement cible ne repoussent peu le véhicule car il ne s agit pas d un obstacle. En effet dans la réalité un stationnement à un emplacement précis n empêche pas le véhicule de franchir les lignes durant la manœuvre. Par ailleurs la gestion de l évitement d obstacle ne fait pas partie intégrante de notre projet. Cependant sur le même principe que la détection des lignes, l obstacle est matérialisé et détecté par les agents de détection. Les lignes de parking qui ne correspondent pas à la cible sont vues comme des obstacles. B. AGENTS DIRECTIONNELS Afin de déplacer la voiture on se base sur des agents situés dans l environnement du champ de vision de la voiture. Action des agents directionnels 6

7 vert. Les agents directionnels sont identifiés en rouge. La cible en noir et les agents de détection de ligne en Les agents directionnels possèdent plusieurs propriétés. Un peu comme dans le cas des Boïds de Reynolds. - Ils sont repoussés entre eux à partir d une certaine distance. La force s exerçant sur eux étant d un rapport de un sur la distance au cube. - Ils sont attiré par le groupe par un rapport de un sur la distance au carré. - Ils sont attirés par la cible de manière constante. - Ils sont repoussés par les agents directionnels à partir d une certaine distance. Cette répulsion est également un rapport de un sur la distance au carré. 6. DEPLACEMENT DU VEHICULE A. PAR LE SYSTEME MULTI-AGENTS Afin de faciliter la compréhension de cette partie nous nous référons au schéma suivant : Légende : Schéma de direction par le système multi-agent Cercle vert : agent de détection de ligne. Cercle rouge : agent directionnel. Flèche orange : vecteur de position moyenne des agents directionnels Flèche bleue : vecteur de référence pour le champ d action. Pour déplacer la voiture on se base sur les agents directionnels et plus précisément sur la position moyenne de ceux-ci. Ainsi on va prendre l angle entre le vecteur référence et le vecteur de position moyenne des agents directionnels afin d orienter le véhicule. A partir de cela on obtient l angle de rotation souhaitée (majorée par un angle de braquage maximal). Puis la longueur du vecteur de position moyenne des agents directionnels nous donne la distance minimale à la cible. De là on peut en déduire la vitesse souhaitée (elle aussi majorée par une vitesse maximale). Or il s avère que dans certain cas on peut avoir besoin de faire marche arrière. 7

8 Ces cas on été rapportés à la position moyenne des agents directionnels. Et on a put en déduire le schéma suivant : Marche avant. Marche arrière. Action en fonction de la position moyenne des agents. Arrêt On voit que si les agents se trouvent en bas sur les côtés on va effectuer une marche arrière. C'est-à-dire que le sens de translation du véhicule sera intervertir (après avoir effectué une pause). Enfin dans l idée d optimiser les déplacements on calcul les distances entre l avant du véhicule et la cible et l arrière du véhicule et la cible. Puis on prend la plus petite distance. Si le plus proche est l arrière alors on se base par rapport au frustrum arrière. S il s agit de l avant on se base au frustrum avant. B. DEFINITION DE LA CIBLE Afin d atteindre l objectif de se garer on doit donner à l application une cible. Dans un premier temps nous pensions qu avec notre système, mettre une cible à l intérieur du parking suffirait à bien positionner la voiture. Or les résultats obtenus étaient insuffisants. Nous avons donc cherché à rajouter des contraintes : - Ajout d une cible pour l arrière de la voiture. Avantage : on peut se garer au choix par l avant ou par l arrière. Obtention d une orientation par ces deux points. Inconvénient : avoir deux cibles, ce qui ne correspond pas vraiment au cas réel. Dans le cas réel difficulté d obtenir ces deux cibles dépendantes de la taille du véhicule. - Obtention d une seconde cible à partir des éléments connus : moyenne des agents de détection de ligne entourant la cible. Avantages : obtention de la direction. Inconvénients : frustrum limité. - La cible possède plusieurs objectifs à atteindre. Que lorsque l on se trouve en position de marche arrière ou à l arrêt, on regarde si la seconde cible convient. Avantages : les points sont indépendants de la voiture, un seul point cible et aucune orientation donnée. Inconvénient : dans le cas réel obtenir ces deux points. C est cette dernière solution qui a été retenue puisqu elle nous donne des résultats convenables. Les premiers points définissants des prépositionements nécessaires pour atteindre le point final, celui d arrêt. 8

9 7. PROBLEMES RENCONTRES : Dans un premier temps il nous a fallut concevoir une solution que nous jugions intéressante. Le sujet est aussi très original pour lequel seul quelques publications sont sorties. Initialement nous voulions une vraie perspective pour les champs de vision mais une erreur est apparue dans le processus que nous n avons pas put régler. Notre conception initiale du système multi-agent s est avérée insuffisante et nous avons du repenser à l ajout de nouvelles contraintes pour le système. Une erreur bloque le véhicule lorsque la cible se trouve au centre de celui-ci. Nous calculons la distance entre la cible et l avant du véhicule et entre la cible et l arrière du véhicule afin de savoir si on fait une marche avant ou arrière. Or on rentre dans une boucle ou on fait infiniment marche avant et marche arrière. Afin de solutionner ce problème nous pourrions obliger le véhicule à faire au minimum trois ou quatre cycle du même mouvement (avant ou arrière). 8. BILAN ET PERSPECTIVES Au final l application tend à donner des résultats satisfaisants même si nous avons du rajouter des contraintes à nos souhaits initiaux. A partir de là il est très facile d ajouter des options pour le véhicule comme se garer en marche arrière en inversant les frustrums de bases. Toutefois il est à noter que la modélisation est faussée, notamment par l origine du centre de rotation réelle d une voiture (les roues avant peuvent tourner sans la voiture, centre de rotation ) Enfin à partir du code déjà existant nous pourrions rajouter des obstacles divers (voiture, piéton ). En allant plus loin la voiture pourrait elle-même choisir sa place cible en fonction des places disponibles dans un périmètre donné. 9

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