OZON Tech Sorter Simulation

Инженерный frontend MVP для задачи хакатона OZON Tech: «Интеллектуальная роботизированная система сортировки товаров».

Проект показывает 2D/SVG dashboard сортировочной линии: рабочую зону 6000 x 10000 мм, конвейер шириной 500 мм, зоны A/B/C/D, roll-cage C/D, датчики, stop-gate, толкатели, классификацию, маршрутизацию, timeline цикла, PID-имитацию, метрики и event log.

Стек

• Vite
• React
• TypeScript
• SVG/CSS для инженерной 2D-сцены
• Vitest для доменных тестов
• Docker + nginx для production static hosting

Нет Three.js, backend, реального ML и тяжелых UI-библиотек.

Запуск локально

npm install
npm run dev

Открыть: http://127.0.0.1:3100/

Запуск через Docker

docker compose -p owl -f docker-compose.server.yml up -d --build

Compose публикует только loopback-порт:

127.0.0.1:3100:80

Проверка домена

curl -I http://127.0.0.1:3100/
curl -I https://arhipovdan.ru/
curl -I https://www.arhipovdan.ru/

Сценарии

• normal_flow — обычный поток B/C/D.
• oversized_item — max dimensions нарушены, маршрут C.
• round_object — габариты проходят, roundness >= 0.8, маршрут D.
• boundary_dimensions — проверка min/max границ.
• close_items — предупреждение spacing/queue, последовательная обработка.
• low_confidence — низкий CV confidence, rule-based fallback.
• jam — застревание у gate, FAULT, остановка конвейера.
• emergency_stop — EMERGENCY_STOP, остановка всех движений.

Классификация

Классификация реализована чистой функцией classifyItem.

1. Проверяются габариты.
2. Если нарушены min/max размеры, категория C.
3. Если габариты подходят, проверяется roundness.
4. Если roundness >= 0.8, категория D.
5. Иначе категория B.
6. Если товар одновременно негабаритный и круглый, приоритет у C, потому что dimensions check идет первым.

Границы MVP:

• min: width >= 10 мм, depth >= 10 мм, height >= 2 мм;
• max: width <= 450 мм, depth <= 320 мм, height <= 320 мм;
• roundness threshold: 0.8.

Исполнительная часть

State machine управляет циклом:

• MOVING_TO_CAMERA
• DETECTING
• MOVING_TO_GATE
• WAITING_AT_GATE
• CLASSIFYING
• ROUTE_TO_B/C/D
• RETURN_HOME
• FAULT
• EMERGENCY_STOP

Датчики имитируются по mock-данным: camera bbox/confidence/CV latency, laser measured height, ultrasonic gate detection. Stop-gate закрывается перед классификацией, открывается для B и удерживает товар для C/D перед толкателями.

Simplified PID

PID-панель показывает упрощенную имитацию control loop:

• target speed;
• actual speed;
• error;
• correction;
• mini graph последних тиков скорости.

В normal flow actual speed приближается к target. В jam и emergency_stop target становится 0, actual speed визуально падает к 0.

Тесты

npm run test

Покрыты classifier, PID и целостность сценариев.

Документация

• docs/ARCHITECTURE.md — модули и поток данных.
• docs/DEMO_SCRIPT.md — 3-5 минутный сценарий защиты.
• docs/SCENARIOS.md — ожидаемые результаты сценариев.
• docs/JURY_QA.md — короткие ответы на вопросы жюри.

Ограничения MVP

• Физика движения дискретная, без динамической модели массы/трения.
• CV является pseudo-CV по mock-данным.
• PID упрощен до демонстрации стабилизации скорости.
• Нет backend, real-time API, сохранения событий и реального ML.
• Нет 3D digital twin.

Что улучшить дальше

• Добавить WebSocket-телеметрию и replay реальных событий.
• Подключить реальные CV-модели или датасеты.
• Добавить режим manual override для gate/pushers.
• Расширить модель очереди, spacing и recovery после jam.
• Экспортировать event log в отчет смены.