OZON Tech Sorter Simulation

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

Приложение показывает 2D/SVG dashboard сортировочной линии: конвейер, рабочую зону 6000 x 10000 мм, зоны A/B/C/D, датчики, stop-gate, боковые толкатели, движение товаров, классификацию, маршрутизацию, state machine, метрики, PID-виджет и event log.

Архитектура решения

• Vite + React + TypeScript.
• Доменная логика вынесена в src/domain.
• Mock-данные товаров и сценариев находятся в src/data.
• UI собран из независимых панелей в src/components.
• Визуализация линии выполнена на SVG без Three.js и тяжелой 3D-графики.

Логика классификации

Классификация реализована чистой функцией classifyItem.

1. Сначала проверяются допустимые габариты.
2. Если товар нарушает min/max размеры, он относится к C.
3. Если габариты подходят, проверяется roundness.
4. Если roundness >= 0.8, товар относится к D.
5. Иначе товар относится к B.
6. Если объект одновременно негабаритный и круглый, приоритет остается у C.

Допустимые габариты 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

Симуляция отображает:

• камеру с pseudo-CV, bounding box и confidence;
• лазерный датчик высоты;
• ультразвуковой датчик прибытия к stop-gate;
• stop-gate с состояниями open/closed;
• pusher C и pusher D со состояниями idle/extended/retracting;
• маршруты B/C/D с цветовой индикацией;
• предупреждения для close items и low confidence;
• fault/emergency сценарии с остановкой конвейера.

State machine

Состояния MVP:

• IDLE
• MOVING_TO_CAMERA
• DETECTING
• MOVING_TO_GATE
• WAITING_AT_GATE
• CLASSIFYING
• ROUTE_TO_B
• ROUTE_TO_C
• ROUTE_TO_D
• RETURN_HOME
• FAULT
• EMERGENCY_STOP

Сценарии

• normal_flow — обычный поток товаров B/C/D.
• oversized_item — товар выходит за max dimensions и уходит в C.
• round_object — товар проходит по габаритам, но имеет roundness >= 0.8 и уходит в D.
• boundary_dimensions — товары на границах допустимых размеров.
• close_items — два товара близко друг к другу, появляется warning queue/spacing.
• low_confidence — confidence ниже 0.65, решение принимается rule-based.
• jam — застревание у stop-gate, state FAULT, conveyor stopped.
• emergency_stop — аварийная остановка, state EMERGENCY_STOP.

Метрики

Dashboard показывает:

• processed count;
• success count;
• error count;
• avg cycle time;
• throughput items/min;
• cv latency;
• actuator latency;
• queue length;
• conveyor speed;
• PID target speed;
• PID actual speed.

Локальный запуск

npm install
npm run dev

Открыть: http://127.0.0.1:3100/

Запуск на сервере

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

Compose публикует только loopback-порт:

127.0.0.1:3100:80

Как проверить

curl -I http://127.0.0.1:3100/

Ограничения MVP

• Физика движения упрощена до дискретной state-machine симуляции.
• PID-регулятор имитационный, без точной модели двигателя и нагрузки.
• CV, laser и ultrasound генерируют псевдоизмерения на основе mock-данных.
• Нет backend, real-time API и сохранения событий.
• Нет Three.js и полноценного digital twin в 3D.

Что улучшить дальше

• Добавить backend с WebSocket-телеметрией.
• Подключить реальные ML/CV модели или replay датасетов.
• Сделать режим ручного управления исполнительными механизмами.
• Добавить тесты доменной логики и сценариев.
• Расширить физическую модель очереди, зазоров и jam recovery.
• Добавить экспорт event log и отчеты по SLA сортировки.