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File metadata and controls

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README

Installation

Pour essayer notre projet, il faut installer OSMnx :

pip install osmnx

Utilisation du Programme

Pour utiliser notre programme, exécutez le script ./ero1.sh de la manière suivante (Outremont est un exemple, d'autres quartiers sont possibles) :

  • ./ero1.sh
    Lance le drone sur toute la ville et déneige les 5 quartiers (ATTENTION : drone sur la ville pendant +48h) avec la machine 1 de base.

  • ./ero1.sh -drone
    Lance seulement le drone sur toute la ville.

  • ./ero1.sh -drone:Outremont
    Lance le drone seulement sur le quartier d'Outremont (autres quartiers possibles : Verdun, Saint-Léonard, Rivière, Plateau-Mont-Royal).

  • ./ero1.sh -deneigeuse1
    Lance la déneigeuse sur les 5 quartiers avec la première machine.

  • ./ero1.sh -deneigeuse2
    Lance la déneigeuse sur les 5 quartiers avec la deuxième machine.

  • ./ero1.sh -deneigeuse1:Outremont
    Lance la déneigeuse seulement sur Outremont (autres quartiers et autres machines possibles).

  • ./ero1.sh -drone -deneigeuse1:Outremont
    Lance le drone sur toute la ville et la déneigeuse sur Outremont.

  • ./ero1.sh -drone:Outremont -deneigeuse1:Outremont
    Lance le drone et la déneigeuse sur Outremont.

  • ./ero1.sh -drone:Outremont -deneigeuse1
    Lance le drone et la déneigeuse sur Outremont.

Note : Nous n'avons pas eu le temps de prévoir une option pour plusieurs déneigeuses ou d'autres quartiers. Les valeurs doivent être modifiées manuellement dans le fichier suivant :

python3 src/deneigeuse/plusieurs_machines/outremont.py

Cela lancera n déneigeuses de type 1 sur le quartier d'Outremont.

Architecture du Projet

.
├── doc
│   ├── AUTHORS.txt
│   ├── ERO1.pdf
│   └── presentation_ERO1.pdf
├── ero1.sh
├── README.txt
└── src
    ├── deneigeuse
    │   ├── machine_1
    │   │   ├── outremont_deneige.py
    │   │   ├── plateau_deneige.py
    │   │   ├── riviere_deneige.py
    │   │   ├── saint_leonard_deneige.py
    │   │   └── verdun_deneige.py
    │   ├── machine_2
    │   │   ├── outremont_deneige.py
    │   │   ├── plateau_deneige.py
    │   │   ├── riviere_deneige.py
    │   │   ├── saint_leonard_deneige.py
    │   │   └── verdun_deneige.py
    │   └── plusieurs_machines
    │       └── outremont.py
    └── drone
        ├── montreal.py
        ├── outremont.py
        ├── plateau_drone.py
        ├── riviere_drone.py
        ├── saint_leonard_drone.py
        └── verdun_drone.py

Ressources supplémentaires

Contexte

Déneigement à Montréal

  • Période : Octobre à avril (7 mois)
  • Effectif : 3000 employés
  • Matériel : 2000 appareils
  • Sel de déneigement : 200 000 tonnes (300 000 chargements par an)
  • Réseau : 228 km de routes, 449 km de réseau piéton
  • Budget : 165 M$

Objectif

L'objectif est de réduire au maximum le coût du déneigement lors d'une journée type en minimisant les trajets tout en garantissant que la zone soit traitée.

Mission

  • Déterminer le trajet minimal du drone lors du survol en effectuant une analyse fine.
  • Déterminer l'itinéraire des véhicules.
  • Proposer un modèle de coût pour l'opération de l'ensemble de la ville en fonction des véhicules disponibles.

Contraintes

  • Auteurs : Liste des auteurs
  • README : Instructions d'installation et d'exécution + descriptif de la structure du rendu.
  • Fichier PDF : 4 pages de synthèse (données utilisées + hypothèses/modèle + solutions + limites).
  • Script : Exécution de la démonstration de notre solution.
  • Sous-arborescence pour l'étude du vol du drone.
  • Sous-arborescence sur le déneigement de 5 lieux.

Coûts

Drone

  • Coût : 100 € / jour
  • Coût par km : 0,01 € / km

Véhicules

  • Type 1

    • Coût : 500 € / jour
    • Coût par km : 1,1 € / km
    • Coût par heure : 1,1 € (premières 8 heures), 1,3 € après
    • Vitesse moyenne : 10 km/h

  • Type 2

    • Coût : 800 € / jour
    • Coût par km : 1,3 € / km
    • Coût par heure : 1,3 € (premières 8 heures), 1,5 € après
    • Vitesse moyenne : 20 km/h

Références

Utilisation d'OSMnx :
Boeing, G. (2017). OSMnx: New Methods for Acquiring, Constructing, Analyzing, and Visualizing Complex Street Networks. Computers, Environment and Urban Systems, 65, 126-139. doi:10.1016/j.compenvurbsys.2017.05.004