Compare commits
19 Commits
neural_net
...
master
Author | SHA1 | Date | |
---|---|---|---|
ad0e642964 | |||
![]() |
175055c84a | ||
c918e1007b | |||
![]() |
e4d7f6e37d | ||
07340db2b8 | |||
![]() |
e496375238 | ||
c8859b34f8 | |||
f27ff12d88 | |||
1a2c00c6e2 | |||
![]() |
b5a2e4bd8b | ||
ce6bd4c800 | |||
![]() |
972480f501 | ||
88f5a1acd0 | |||
![]() |
8cf63dc56d | ||
![]() |
e4bc5e2063 | ||
fc3296b57a | |||
![]() |
bb8f28ad40 | ||
51d8327040 | |||
55742839d9 |
147
NeuralNetwork/prediction.py
Normal file
@ -0,0 +1,147 @@
|
|||||||
|
import torch
|
||||||
|
import torch.nn as nn
|
||||||
|
from torchvision.transforms import transforms
|
||||||
|
import numpy as np
|
||||||
|
from torch.autograd import Variable
|
||||||
|
from torchvision.models import squeezenet1_1
|
||||||
|
import torch.functional as F
|
||||||
|
from io import open
|
||||||
|
import os
|
||||||
|
from PIL import Image
|
||||||
|
import pathlib
|
||||||
|
import glob
|
||||||
|
from tkinter import Tk, Label
|
||||||
|
from PIL import Image, ImageTk
|
||||||
|
|
||||||
|
absolute_path = os.path.abspath('NeuralNetwork/src/train_images')
|
||||||
|
train_path = absolute_path
|
||||||
|
absolute_path = os.path.abspath('Images/Items_test')
|
||||||
|
pred_path = absolute_path
|
||||||
|
|
||||||
|
root=pathlib.Path(train_path)
|
||||||
|
classes=sorted([j.name.split('/')[-1] for j in root.iterdir()])
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
class DataModel(nn.Module):
|
||||||
|
def __init__(self, num_classes):
|
||||||
|
super(DataModel, self).__init__()
|
||||||
|
#input (batch=256, nr of channels rgb=3 , size=244x244)
|
||||||
|
|
||||||
|
# convolution
|
||||||
|
self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=12, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
|
||||||
|
#shape (256, 12, 224x224)
|
||||||
|
|
||||||
|
# batch normalization
|
||||||
|
self.bn1 = nn.BatchNorm2d(num_features=12)
|
||||||
|
#shape (256, 12, 224x224)
|
||||||
|
self.reul1 = nn.ReLU()
|
||||||
|
|
||||||
|
self.pool=nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
|
||||||
|
# reduce image size by factor 2
|
||||||
|
# pooling window moves by 2 pixels at a time instead of 1
|
||||||
|
# shape (256, 12, 112x112)
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=12, out_channels=24, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
|
||||||
|
self.bn2 = nn.BatchNorm2d(num_features=24)
|
||||||
|
self.reul2 = nn.ReLU()
|
||||||
|
# shape (256, 24, 112x112)
|
||||||
|
|
||||||
|
self.conv3 = nn.Conv2d(in_channels=24, out_channels=48, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
|
||||||
|
#shape (256, 48, 112x112)
|
||||||
|
self.bn3 = nn.BatchNorm2d(num_features=48)
|
||||||
|
#shape (256, 48, 112x112)
|
||||||
|
self.reul3 = nn.ReLU()
|
||||||
|
|
||||||
|
# connected layer
|
||||||
|
self.fc = nn.Linear(in_features=48*112*112, out_features=num_classes)
|
||||||
|
|
||||||
|
def forward(self, input):
|
||||||
|
output = self.conv1(input)
|
||||||
|
output = self.bn1(output)
|
||||||
|
output = self.reul1(output)
|
||||||
|
|
||||||
|
output = self.pool(output)
|
||||||
|
output = self.conv2(output)
|
||||||
|
output = self.bn2(output)
|
||||||
|
output = self.reul2(output)
|
||||||
|
|
||||||
|
output = self.conv3(output)
|
||||||
|
output = self.bn3(output)
|
||||||
|
output = self.reul3(output)
|
||||||
|
|
||||||
|
# output shape matrix (256, 48, 112x112)
|
||||||
|
#print(output.shape)
|
||||||
|
#print(self.fc.weight.shape)
|
||||||
|
|
||||||
|
output = output.view(-1, 48*112*112)
|
||||||
|
output = self.fc(output)
|
||||||
|
|
||||||
|
return output
|
||||||
|
|
||||||
|
script_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
|
||||||
|
file_path = os.path.join(script_dir, 'best_model.pth')
|
||||||
|
checkpoint=torch.load(file_path)
|
||||||
|
model = DataModel(num_classes=2)
|
||||||
|
model.load_state_dict(checkpoint)
|
||||||
|
model.eval()
|
||||||
|
|
||||||
|
transformer = transforms.Compose([
|
||||||
|
transforms.Resize((224, 224)), # Resize images to (224, 224)
|
||||||
|
transforms.ToTensor(), # Convert images to tensors, 0-255 to 0-1
|
||||||
|
# transforms.RandomHorizontalFlip(), # 0.5 chance to flip the image
|
||||||
|
transforms.Normalize([0.5,0.5,0.5], [0.5,0.5,0.5])
|
||||||
|
])
|
||||||
|
|
||||||
|
def prediction(img_path,transformer):
|
||||||
|
|
||||||
|
image=Image.open(img_path)
|
||||||
|
|
||||||
|
image_tensor=transformer(image).float()
|
||||||
|
|
||||||
|
image_tensor=image_tensor.unsqueeze_(0)
|
||||||
|
|
||||||
|
if torch.cuda.is_available():
|
||||||
|
image_tensor.cuda()
|
||||||
|
|
||||||
|
input=Variable(image_tensor)
|
||||||
|
|
||||||
|
output=model(input)
|
||||||
|
|
||||||
|
index=output.data.numpy().argmax()
|
||||||
|
|
||||||
|
pred=classes[index]
|
||||||
|
|
||||||
|
return pred
|
||||||
|
|
||||||
|
def prediction_keys():
|
||||||
|
|
||||||
|
#funkcja zwracajaca sciezki do kazdego pliku w folderze w postaci listy
|
||||||
|
|
||||||
|
images_path=glob.glob(pred_path+'/*.jpg')
|
||||||
|
|
||||||
|
pred_list=[]
|
||||||
|
|
||||||
|
for i in images_path:
|
||||||
|
pred_list.append(i)
|
||||||
|
|
||||||
|
return pred_list
|
||||||
|
|
||||||
|
def predict_one(path):
|
||||||
|
|
||||||
|
#wyswietlanie obrazka po kazdym podniesieniu itemu
|
||||||
|
root = Tk()
|
||||||
|
root.title("Okno z obrazkiem")
|
||||||
|
|
||||||
|
image = Image.open(path)
|
||||||
|
photo = ImageTk.PhotoImage(image)
|
||||||
|
label = Label(root, image=photo)
|
||||||
|
label.pack()
|
||||||
|
|
||||||
|
root.mainloop()
|
||||||
|
|
||||||
|
#uruchamia sie funkcja spr czy obrazek to paczka czy list
|
||||||
|
pred_print = prediction(path,transformer)
|
||||||
|
print('Zdjecie jest: '+pred_print)
|
||||||
|
return pred_print
|
109
algorytm_genetyczny.py
Normal file
@ -0,0 +1,109 @@
|
|||||||
|
import random
|
||||||
|
|
||||||
|
EKRAN_SZEROKOSC = 770
|
||||||
|
EKRAN_WYSOKOSC = 770
|
||||||
|
blockSize = 70
|
||||||
|
LICZBA_REGALOW = 4
|
||||||
|
LICZBA_MIEJSC_NA_PACZKE = 1
|
||||||
|
LICZBA_SKRZYNEK_NA_LISTY = 1
|
||||||
|
|
||||||
|
ROZMIAR_POPULACJI = 100
|
||||||
|
LICZBA_GENERACJI = 100
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def wygeneruj_osobnika(zasieg_wspolrzednych, ilosc_wspolrzednych):
|
||||||
|
osobnik = list()
|
||||||
|
for j in range(ilosc_wspolrzednych):
|
||||||
|
x = random.randint(1, zasieg_wspolrzednych)
|
||||||
|
y = random.randint(1, zasieg_wspolrzednych)
|
||||||
|
e = (x, y)
|
||||||
|
osobnik.append(e)
|
||||||
|
return osobnik
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def wygeneruj_populacje_poczatkowa(liczebnosc_populacji):
|
||||||
|
populacja = list()
|
||||||
|
zasieg = int((EKRAN_WYSOKOSC / blockSize) - 3)
|
||||||
|
ilosc_wspolrzednych = (LICZBA_REGALOW + LICZBA_MIEJSC_NA_PACZKE + LICZBA_SKRZYNEK_NA_LISTY)
|
||||||
|
for i in range(liczebnosc_populacji):
|
||||||
|
osobnik = wygeneruj_osobnika(zasieg, ilosc_wspolrzednych)
|
||||||
|
while osobnik in populacja:
|
||||||
|
osobnik = wygeneruj_osobnika(zasieg, ilosc_wspolrzednych)
|
||||||
|
populacja.append(osobnik)
|
||||||
|
return populacja
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def ocena_osobnika(osobnik):
|
||||||
|
ocena = 0
|
||||||
|
|
||||||
|
# Czy koordynaty sie nie powtarzaja
|
||||||
|
if len(osobnik) == len(set(osobnik)):
|
||||||
|
ocena += 10
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
ocena -= 10
|
||||||
|
|
||||||
|
# Czy zachowany jest minimalny dystans miedzy koordynatami
|
||||||
|
for i in range(len(osobnik)):
|
||||||
|
for j in range(i + 1, len(osobnik)):
|
||||||
|
x1, y1 = osobnik[i]
|
||||||
|
x2, y2 = osobnik[j]
|
||||||
|
distance = max(abs(x2 - x1), abs(y2 - y1))
|
||||||
|
if distance >= 3:
|
||||||
|
ocena += 10
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
ocena -= 10
|
||||||
|
|
||||||
|
return ocena
|
||||||
|
|
||||||
|
def mutacja(osobnik):
|
||||||
|
# mutacja poprzez zamiane randomowej pary koordynatow
|
||||||
|
index_osobnika = random.randint(0, len(osobnik) - 1)
|
||||||
|
x = random.randint(1, (EKRAN_SZEROKOSC / blockSize) - 3)
|
||||||
|
y = random.randint(1, (EKRAN_WYSOKOSC / blockSize) - 3)
|
||||||
|
osobnik[index_osobnika] = (x, y)
|
||||||
|
|
||||||
|
def krzyzowanie(rodzic1, rodzic2):
|
||||||
|
# krzyzowanie pomiedzy dwojka rodzicow i tworzenie dziecka
|
||||||
|
dziecko = []
|
||||||
|
for i in range(len(rodzic1)):
|
||||||
|
dziecko.append(rodzic1[i] if random.random() < 0.5 else rodzic2[i])
|
||||||
|
return dziecko
|
||||||
|
|
||||||
|
def ewolucja():
|
||||||
|
|
||||||
|
populacja = (wygeneruj_populacje_poczatkowa(ROZMIAR_POPULACJI))
|
||||||
|
|
||||||
|
for i in range(LICZBA_GENERACJI):
|
||||||
|
|
||||||
|
# sortowanie populacji wynikami oceny osobnikow
|
||||||
|
populacja = sorted(populacja, key=lambda x: ocena_osobnika(x), reverse=True)
|
||||||
|
|
||||||
|
# wybranie jedynie najlepszych osobnikow
|
||||||
|
rodzice = populacja[:int(ROZMIAR_POPULACJI * 0.2)]
|
||||||
|
|
||||||
|
# stworz nowa generacje poprzez krzyzowanie i mutacje
|
||||||
|
potomek = rodzice[:]
|
||||||
|
while len(potomek) < ROZMIAR_POPULACJI:
|
||||||
|
rodzic1 = random.choice(rodzice)
|
||||||
|
rodzic2 = random.choice(rodzice)
|
||||||
|
dziecko = krzyzowanie(rodzic1, rodzic2)
|
||||||
|
mutacja(dziecko)
|
||||||
|
potomek.append(dziecko)
|
||||||
|
|
||||||
|
populacja = potomek
|
||||||
|
|
||||||
|
return populacja[0]
|
||||||
|
|
||||||
|
def print_board(osobnik):
|
||||||
|
board = [['-' for _ in range(EKRAN_SZEROKOSC // blockSize)] for _ in range(EKRAN_WYSOKOSC // blockSize)]
|
||||||
|
|
||||||
|
for x, y in osobnik:
|
||||||
|
if 0 <= x < EKRAN_SZEROKOSC // blockSize and 0 <= y < EKRAN_WYSOKOSC // blockSize:
|
||||||
|
board[y][x] = 'X'
|
||||||
|
|
||||||
|
for row in board:
|
||||||
|
print(' '.join(row))
|
||||||
|
|
||||||
|
# uruchomienie algorytmu genetycznego
|
||||||
|
# najlepszy_osobnik = ewolucja()
|
||||||
|
# print_board(najlepszy_osobnik)
|
@ -46,4 +46,4 @@ def stworz_plik_drzewa_w_pdf(clf, feature_names, class_names):
|
|||||||
graph = graphviz.Source(dot_data)
|
graph = graphviz.Source(dot_data)
|
||||||
|
|
||||||
# Wyświetlanie drzewa
|
# Wyświetlanie drzewa
|
||||||
graph.view()
|
graph.view()
|
6
ekran.py
@ -108,4 +108,8 @@ def dodaj_na_rampe(p1, p2, l1, l2):
|
|||||||
p1.update_position(plansza.a_pix, plansza.b_pix)
|
p1.update_position(plansza.a_pix, plansza.b_pix)
|
||||||
p2.update_position(plansza.a_pix, plansza.b_pix)
|
p2.update_position(plansza.a_pix, plansza.b_pix)
|
||||||
l1.update_position(plansza.a_pix, plansza.b_pix)
|
l1.update_position(plansza.a_pix, plansza.b_pix)
|
||||||
l2.update_position(plansza.a_pix, plansza.b_pix)
|
l2.update_position(plansza.a_pix, plansza.b_pix)
|
||||||
|
|
||||||
|
def dodaj_na_rampe_jedno(order):
|
||||||
|
lista_itemow.append(order)
|
||||||
|
order.update_position(plansza.a_pix, plansza.b_pix)
|
11
grid.py
@ -9,16 +9,9 @@ class GridCellType(Enum):
|
|||||||
RACK = 1
|
RACK = 1
|
||||||
PLACE = 2
|
PLACE = 2
|
||||||
|
|
||||||
# class RackCellType(Enum):
|
|
||||||
# OGROD = 0
|
|
||||||
# NARZEDZIA = 1
|
|
||||||
# KUCHNIA = 2
|
|
||||||
# MOTORYZACJA = 3
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
class SearchGrid:
|
class SearchGrid:
|
||||||
grid: Dict[Tuple[int, int], GridCellType] = {}
|
grid: Dict[Tuple[int, int], GridCellType] = {}
|
||||||
# rack_grid : Dict[Tuple[int, int], GridCellType] = {}
|
|
||||||
|
|
||||||
def __init__(self) -> None:
|
def __init__(self) -> None:
|
||||||
self._init_grid()
|
self._init_grid()
|
||||||
@ -31,6 +24,4 @@ class SearchGrid:
|
|||||||
(x3, y3), (x3+1, y3), (x3, y3+1), (x3+1, y3+1), (x4, y4), (x4+1, y4), (x4, y4+1), (x4+1, y4+1),]:
|
(x3, y3), (x3+1, y3), (x3, y3+1), (x3+1, y3+1), (x4, y4), (x4+1, y4), (x4, y4+1), (x4+1, y4+1),]:
|
||||||
self.grid[(c,d)] = GridCellType.RACK
|
self.grid[(c,d)] = GridCellType.RACK
|
||||||
for e, f in [(plansza.a, plansza.b),(plansza.c, plansza.d)]:
|
for e, f in [(plansza.a, plansza.b),(plansza.c, plansza.d)]:
|
||||||
self.grid[(e,f)] = GridCellType.PLACE
|
self.grid[(e,f)] = GridCellType.PLACE
|
||||||
|
|
||||||
|
|
BIN
images/Items_test/test1.jpg
Normal file
After Width: | Height: | Size: 10 KiB |
BIN
images/Items_test/test2.jpg
Normal file
After Width: | Height: | Size: 57 KiB |
BIN
images/Items_test/test3.jpg
Normal file
After Width: | Height: | Size: 42 KiB |
BIN
images/Items_test/test4.jpg
Normal file
After Width: | Height: | Size: 60 KiB |
BIN
images/Items_test/test5.jpg
Normal file
After Width: | Height: | Size: 5.2 KiB |
BIN
images/Items_test/test6.jpg
Normal file
After Width: | Height: | Size: 95 KiB |
BIN
images/Items_test/test7.jpg
Normal file
After Width: | Height: | Size: 15 KiB |
BIN
images/Items_test/test8.jpg
Normal file
After Width: | Height: | Size: 97 KiB |
15
itemList.py
@ -1,7 +1,5 @@
|
|||||||
import pygame
|
import pygame
|
||||||
|
|
||||||
# from paczka import Paczka
|
|
||||||
|
|
||||||
class listOfItems:
|
class listOfItems:
|
||||||
list = []
|
list = []
|
||||||
item_group = pygame.sprite.Group()
|
item_group = pygame.sprite.Group()
|
||||||
@ -12,15 +10,4 @@ class listOfItems:
|
|||||||
|
|
||||||
def remove(self):
|
def remove(self):
|
||||||
last_item = self.list.pop()
|
last_item = self.list.pop()
|
||||||
self.item_group.remove(last_item)
|
self.item_group.remove(last_item)
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
# def zainicjuj_liste_paczek(init_x, init_y):
|
|
||||||
# packageList = listOfPackages()
|
|
||||||
# demo_paczka = Paczka('duzy', 10, any, False, True, False, any, any, any, any, any)
|
|
||||||
# demo_paczka.update_position(init_x, init_y)
|
|
||||||
# packageList.add(demo_paczka)
|
|
||||||
# return packageList
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
@ -3,9 +3,9 @@ import pygame
|
|||||||
letter_pic = pygame.image.load("images/letter.png")
|
letter_pic = pygame.image.load("images/letter.png")
|
||||||
|
|
||||||
class Letter(pygame.sprite.Sprite):
|
class Letter(pygame.sprite.Sprite):
|
||||||
def __init__(self, id):
|
def __init__(self, img_path):
|
||||||
super().__init__()
|
super().__init__()
|
||||||
self.id = id
|
self.img_path = img_path
|
||||||
self.image = pygame.transform.scale(letter_pic, (40, 40))
|
self.image = pygame.transform.scale(letter_pic, (40, 40))
|
||||||
self.rect = self.image.get_rect()
|
self.rect = self.image.get_rect()
|
||||||
self.x = 430
|
self.x = 430
|
||||||
|
175
main.py
@ -1,4 +1,5 @@
|
|||||||
import sys
|
import sys
|
||||||
|
import random
|
||||||
|
|
||||||
import joblib
|
import joblib
|
||||||
import pygame
|
import pygame
|
||||||
@ -9,6 +10,7 @@ import wyszukiwanie
|
|||||||
import ekran
|
import ekran
|
||||||
from grid import GridCellType, SearchGrid
|
from grid import GridCellType, SearchGrid
|
||||||
import plansza
|
import plansza
|
||||||
|
import NeuralNetwork.prediction as prediction
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
from plansza import a_pix, b_pix
|
from plansza import a_pix, b_pix
|
||||||
@ -17,10 +19,13 @@ pygame.init()
|
|||||||
|
|
||||||
def main():
|
def main():
|
||||||
wozek = Wozek()
|
wozek = Wozek()
|
||||||
p1 = Paczka('duzy', 12, 'narzedzia', False, True, False, any, any, any, any, any)
|
pred_list = prediction.prediction_keys()
|
||||||
p2 = Paczka('maly', 1, 'ogród', False, True, False, any, any, any, any, any)
|
p1 = Paczka('duzy', 12, 'narzedzia', False, True, False,
|
||||||
l1 = Letter(1)
|
any, any, any, any, any, pred_list[3])
|
||||||
l2 = Letter(2)
|
p2 = Paczka('maly', 1, 'ogród', False, True, False,
|
||||||
|
any, any, any, any, any, pred_list[1])
|
||||||
|
l1 = Letter(pred_list[0])
|
||||||
|
l2 = Letter(pred_list[2])
|
||||||
ekran.dodaj_na_rampe(p2, l1, p1, l2)
|
ekran.dodaj_na_rampe(p2, l1, p1, l2)
|
||||||
grid_points = SearchGrid()
|
grid_points = SearchGrid()
|
||||||
|
|
||||||
@ -33,61 +38,18 @@ def main():
|
|||||||
sys.exit(0)
|
sys.exit(0)
|
||||||
if event.type == pygame.KEYDOWN and event.key == pygame.K_ESCAPE:
|
if event.type == pygame.KEYDOWN and event.key == pygame.K_ESCAPE:
|
||||||
sys.exit(0)
|
sys.exit(0)
|
||||||
|
|
||||||
if event.type == pygame.KEYDOWN:
|
if event.type == pygame.KEYDOWN:
|
||||||
if event.key == pygame.K_SPACE:
|
if event.key == pygame.K_SPACE:
|
||||||
|
while len(ekran.lista_itemow) > 0:
|
||||||
## wozek jedzie po itemy
|
wozek_serves_orders(wozek, grid_points, drzewo)
|
||||||
wiersz = ekran.sprawdz_ktory_wiersz(a_pix)
|
|
||||||
kolumna = ekran.sprawdz_ktora_kolumna(b_pix)
|
|
||||||
docelowy_stan = wyszukiwanie.Stan(wiersz * 70, kolumna * 70, 1)
|
|
||||||
|
|
||||||
#wezel = wyszukiwanie.wyszukiwanie_bfs(wozek.obecnyStan, docelowy_stan, grid_points)
|
|
||||||
wezel = wyszukiwanie.wyszukiwanie_a_star(wozek.obecnyStan, docelowy_stan, grid_points)
|
|
||||||
sciezka = wyszukiwanie.znajdz_sciezke(wezel)
|
|
||||||
wozek.przemiesc_wozek_po_sciezce(sciezka)
|
|
||||||
|
|
||||||
## sprawdzenie czy lista itemow nie jest pusta
|
if event.key == pygame.K_n:
|
||||||
if ekran.lista_itemow:
|
add_another_order(ekran, pred_list)
|
||||||
if grid_points.grid[(wiersz, kolumna)] is GridCellType.PLACE: #picks up item
|
wozek_serves_orders(wozek, grid_points, drzewo)
|
||||||
if wozek.ln == 0:
|
|
||||||
wozek.picks_up_item()
|
|
||||||
wozek.dynamic_wozek_picture()
|
|
||||||
|
|
||||||
przenoszony_item = wozek.storage[-1]
|
|
||||||
if isinstance(przenoszony_item,Paczka):
|
|
||||||
## wozek jedzie odlozyc paczke na regal
|
|
||||||
przenoszona_paczka = przenoszony_item
|
|
||||||
|
|
||||||
array, reg = przenoszona_paczka.tablica_do_drzewa(przenoszona_paczka.kategoria)
|
|
||||||
|
|
||||||
predictions = drzewo.predict([array])
|
|
||||||
|
|
||||||
if predictions == 0:
|
|
||||||
print('odklada na dolna polke!')
|
|
||||||
else:
|
|
||||||
print('odklada na gorna polke!')
|
|
||||||
|
|
||||||
docelowy_stan = wyszukiwanie.Stan(reg.numerWiersza * 70, reg.numerKolumny * 70, 1)
|
|
||||||
wezel = wyszukiwanie.wyszukiwanie_a_star(wozek.obecnyStan, docelowy_stan, grid_points)
|
|
||||||
sciezka = wyszukiwanie.znajdz_sciezke(wezel)
|
|
||||||
wozek.przemiesc_wozek_po_sciezce(sciezka)
|
|
||||||
|
|
||||||
if wozek.ln != 0: # drops package
|
|
||||||
wozek.drops_package(przenoszona_paczka, reg, predictions)
|
|
||||||
wozek.dynamic_wozek_picture()
|
|
||||||
else:
|
|
||||||
#list przenoszony do skrzynki
|
|
||||||
docelowy_stan = wyszukiwanie.Stan(plansza.c_pix, plansza.d_pix, 1)
|
|
||||||
wezel = wyszukiwanie.wyszukiwanie_a_star(wozek.obecnyStan, docelowy_stan, grid_points)
|
|
||||||
sciezka = wyszukiwanie.znajdz_sciezke(wezel)
|
|
||||||
wozek.przemiesc_wozek_po_sciezce(sciezka)
|
|
||||||
|
|
||||||
if wozek.ln != 0: # drops letter
|
|
||||||
wozek.drops_letter(przenoszony_item)
|
|
||||||
wozek.dynamic_wozek_picture()
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
if event.type == pygame.MOUSEBUTTONDOWN:
|
if event.type == pygame.MOUSEBUTTONDOWN:
|
||||||
# lewy przycisk myszy
|
# lewy przycisk myszy
|
||||||
if event.button == 1:
|
if event.button == 1:
|
||||||
x = pygame.mouse.get_pos()[0]
|
x = pygame.mouse.get_pos()[0]
|
||||||
@ -95,33 +57,94 @@ def main():
|
|||||||
wiersz = ekran.sprawdz_ktory_wiersz(x)
|
wiersz = ekran.sprawdz_ktory_wiersz(x)
|
||||||
kolumna = ekran.sprawdz_ktora_kolumna(y)
|
kolumna = ekran.sprawdz_ktora_kolumna(y)
|
||||||
|
|
||||||
docelowy_stan = wyszukiwanie.Stan(wiersz * 70, kolumna * 70, 1)
|
docelowy_stan = wyszukiwanie.Stan(
|
||||||
|
wiersz * 70, kolumna * 70, 1)
|
||||||
#wezel = wyszukiwanie.wyszukiwanie_bfs(wozek.obecnyStan, docelowy_stan, grid_points)
|
|
||||||
wezel = wyszukiwanie.wyszukiwanie_a_star(wozek.obecnyStan, docelowy_stan, grid_points)
|
# wezel = wyszukiwanie.wyszukiwanie_bfs(wozek.obecnyStan, docelowy_stan, grid_points)
|
||||||
|
wezel = wyszukiwanie.wyszukiwanie_a_star(
|
||||||
|
wozek.obecnyStan, docelowy_stan, grid_points)
|
||||||
sciezka = wyszukiwanie.znajdz_sciezke(wezel)
|
sciezka = wyszukiwanie.znajdz_sciezke(wezel)
|
||||||
wozek.przemiesc_wozek_po_sciezce(sciezka)
|
wozek.przemiesc_wozek_po_sciezce(sciezka)
|
||||||
|
|
||||||
# if grid_points.grid[(wiersz, kolumna)] is GridCellType.PLACE: #picks up package
|
|
||||||
# if wozek.ln == 0:
|
|
||||||
# wozek.load_package()
|
|
||||||
# wozek.dynamic_wozek_picture
|
|
||||||
# else:
|
|
||||||
# if wozek.ln != 0: # drops package
|
|
||||||
# wozek.drop_package()
|
|
||||||
# wozek.dynamic_wozek_picture()
|
|
||||||
|
|
||||||
# if event.type == pygame.KEYDOWN:
|
|
||||||
# if event.key == pygame.K_SPACE:
|
|
||||||
# if wozek.ln == 0:
|
|
||||||
# wozek.load_package()
|
|
||||||
# wozek.dynamic_wozek_picture()
|
|
||||||
# else:
|
|
||||||
# wozek.drop_package()
|
|
||||||
# wozek.dynamic_wozek_picture()
|
|
||||||
|
|
||||||
ekran.odswiez_ekran(wozek)
|
ekran.odswiez_ekran(wozek)
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def wozek_serves_orders(wozek, grid_points, drzewo):
|
||||||
|
# wozek jedzie po itemy
|
||||||
|
wiersz = ekran.sprawdz_ktory_wiersz(a_pix)
|
||||||
|
kolumna = ekran.sprawdz_ktora_kolumna(b_pix)
|
||||||
|
docelowy_stan = wyszukiwanie.Stan(wiersz * 70, kolumna * 70, 1)
|
||||||
|
|
||||||
|
# wezel = wyszukiwanie.wyszukiwanie_bfs(wozek.obecnyStan, docelowy_stan, grid_points)
|
||||||
|
wezel = wyszukiwanie.wyszukiwanie_a_star(
|
||||||
|
wozek.obecnyStan, docelowy_stan, grid_points)
|
||||||
|
sciezka = wyszukiwanie.znajdz_sciezke(wezel)
|
||||||
|
wozek.przemiesc_wozek_po_sciezce(sciezka)
|
||||||
|
|
||||||
|
# sprawdzenie czy lista itemow nie jest pusta
|
||||||
|
if ekran.lista_itemow:
|
||||||
|
if grid_points.grid[(wiersz, kolumna)] is GridCellType.PLACE: # picks up item
|
||||||
|
if wozek.ln == 0:
|
||||||
|
wozek.picks_up_item()
|
||||||
|
wozek.dynamic_wozek_picture()
|
||||||
|
|
||||||
|
przenoszony_item = wozek.storage[-1]
|
||||||
|
if (prediction.predict_one(przenoszony_item.img_path) == 'package'):
|
||||||
|
# wozek jedzie odlozyc paczke na regal
|
||||||
|
przenoszona_paczka = przenoszony_item
|
||||||
|
|
||||||
|
array, reg = przenoszona_paczka.tablica_do_drzewa(
|
||||||
|
przenoszona_paczka.kategoria)
|
||||||
|
|
||||||
|
predictions = drzewo.predict([array])
|
||||||
|
|
||||||
|
if predictions == 0:
|
||||||
|
print('odklada na dolna polke!')
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
print('odklada na gorna polke!')
|
||||||
|
|
||||||
|
docelowy_stan = wyszukiwanie.Stan(
|
||||||
|
reg.numerWiersza * 70, reg.numerKolumny * 70, 1)
|
||||||
|
wezel = wyszukiwanie.wyszukiwanie_a_star(
|
||||||
|
wozek.obecnyStan, docelowy_stan, grid_points)
|
||||||
|
sciezka = wyszukiwanie.znajdz_sciezke(wezel)
|
||||||
|
wozek.przemiesc_wozek_po_sciezce(sciezka)
|
||||||
|
|
||||||
|
if wozek.ln != 0: # drops package
|
||||||
|
wozek.drops_package(
|
||||||
|
przenoszona_paczka, reg, predictions)
|
||||||
|
wozek.dynamic_wozek_picture()
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
# list przenoszony do skrzynki
|
||||||
|
docelowy_stan = wyszukiwanie.Stan(
|
||||||
|
plansza.c_pix, plansza.d_pix, 1)
|
||||||
|
wezel = wyszukiwanie.wyszukiwanie_a_star(
|
||||||
|
wozek.obecnyStan, docelowy_stan, grid_points)
|
||||||
|
sciezka = wyszukiwanie.znajdz_sciezke(wezel)
|
||||||
|
wozek.przemiesc_wozek_po_sciezce(sciezka)
|
||||||
|
|
||||||
|
if wozek.ln != 0: # drops letter
|
||||||
|
wozek.drops_letter(przenoszony_item)
|
||||||
|
wozek.dynamic_wozek_picture()
|
||||||
|
|
||||||
|
def add_another_order(ekran, pred_list):
|
||||||
|
if random.random() < 0.5:
|
||||||
|
if random.random() < 0.5:
|
||||||
|
order = Paczka('duzy', 12, 'motoryzacja', False, True, False,
|
||||||
|
any, any, any, any, any, pred_list[6])
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
order = Paczka('maly', 1, 'kuchnia', False, True, False,
|
||||||
|
any, any, any, any, any, pred_list[7])
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
if random.random() < 0.5:
|
||||||
|
order = Letter(pred_list[5])
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
order = Letter(pred_list[4])
|
||||||
|
|
||||||
|
ekran.dodaj_na_rampe_jedno(order)
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
if __name__ == "__main__":
|
if __name__ == "__main__":
|
||||||
main()
|
main()
|
||||||
|
@ -4,7 +4,7 @@ import ekran
|
|||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
class Paczka(pygame.sprite.Sprite):
|
class Paczka(pygame.sprite.Sprite):
|
||||||
def __init__(self, rozmiar, waga, kategoria, priorytet, ksztalt, kruchosc, nadawca, adres, imie, nazwisko, telefon):
|
def __init__(self, rozmiar, waga, kategoria, priorytet, ksztalt, kruchosc, nadawca, adres, imie, nazwisko, telefon, img_path):
|
||||||
super().__init__()
|
super().__init__()
|
||||||
self.rozmiar = rozmiar
|
self.rozmiar = rozmiar
|
||||||
self.image = pygame.image.load("images/paczka.png")
|
self.image = pygame.image.load("images/paczka.png")
|
||||||
@ -31,6 +31,7 @@ class Paczka(pygame.sprite.Sprite):
|
|||||||
self.priorytet = priorytet
|
self.priorytet = priorytet
|
||||||
self.ksztalt = ksztalt
|
self.ksztalt = ksztalt
|
||||||
self.kruchosc = kruchosc
|
self.kruchosc = kruchosc
|
||||||
|
self.img_path = img_path
|
||||||
self.x = 430
|
self.x = 430
|
||||||
self.y = 400
|
self.y = 400
|
||||||
self.label = Etykieta(nadawca, adres, imie, nazwisko, telefon, priorytet)
|
self.label = Etykieta(nadawca, adres, imie, nazwisko, telefon, priorytet)
|
||||||
|
44
plansza.py
@ -1,4 +1,4 @@
|
|||||||
import random
|
import algorytm_genetyczny as genetic
|
||||||
|
|
||||||
def obliczPixeleNaPodstawieKratek(wymiar): #Przeliczanie współrzędnych podanych w kratkach na pixele
|
def obliczPixeleNaPodstawieKratek(wymiar): #Przeliczanie współrzędnych podanych w kratkach na pixele
|
||||||
i = 1
|
i = 1
|
||||||
@ -17,45 +17,11 @@ blockSize = 70
|
|||||||
|
|
||||||
x1, y1, x2, y2, x3, y3, x4, y4 = [None] * 8
|
x1, y1, x2, y2, x3, y3, x4, y4 = [None] * 8
|
||||||
|
|
||||||
while True:
|
najlepszy_osobnik = genetic.ewolucja()
|
||||||
|
print("Generowana plansza:")
|
||||||
|
genetic.print_board(najlepszy_osobnik)
|
||||||
|
|
||||||
#wspolrzedne regalow
|
(x1, y1), (x2, y2), (x3, y3), (x4, y4), (a, b), (c, d) = najlepszy_osobnik[:6]
|
||||||
x1 = random.randint(1, 3)
|
|
||||||
x2 = random.randint(1, 3)
|
|
||||||
x3 = random.randint(6, 8)
|
|
||||||
x4 = random.randint(6, 8)
|
|
||||||
|
|
||||||
y1 = random.randint(1, 3)
|
|
||||||
y2 = random.randint(6, 8)
|
|
||||||
y3 = random.randint(1, 3)
|
|
||||||
y4 = random.randint(6, 8)
|
|
||||||
|
|
||||||
#wspolrzedne miejsca paczek
|
|
||||||
a = 5
|
|
||||||
b = 5
|
|
||||||
|
|
||||||
#wspolrzedne skrzynki na listy
|
|
||||||
c = 5
|
|
||||||
d = 0
|
|
||||||
|
|
||||||
#dodane wspolrzedne (0, 0), (4, 4), (4, 6), (6, 4), (6, 6) zeby regaly sie nie stykaly
|
|
||||||
table = [(0, 0), (4, 4), (4, 6), (6, 4), (6, 6),
|
|
||||||
(x1, y1), (x1+1, y1), (x1, y1+1), (x1+1, y1+1),
|
|
||||||
(x2, y2), (x2+1, y2), (x2, y2+1), (x2+1, y2+1),
|
|
||||||
(x3, y3), (x3+1, y3), (x3, y3+1), (x3+1, y3+1),
|
|
||||||
(x4, y4), (x4+1, y4), (x4, y4+1), (x4+1, y4+1)]
|
|
||||||
|
|
||||||
#sprawdzenie czy jakies wspolrzedne sie pokrywaja
|
|
||||||
if len(table) == len(set(table)):
|
|
||||||
break
|
|
||||||
|
|
||||||
coordinates = [(x1, y1), (x2, y2), (x3, y3), (x4, y4)]
|
|
||||||
|
|
||||||
#przemieszanie koordynatów w parach
|
|
||||||
random.shuffle(coordinates)
|
|
||||||
|
|
||||||
#przypisanie przemieszanych wartości do zmiennych
|
|
||||||
(x1, y1), (x2, y2), (x3, y3), (x4, y4) = coordinates
|
|
||||||
|
|
||||||
x1, x2, x3, x4, y1, y2, y3, y4 = map(int, [x1, x2, x3, x4, y1, y2, y3, y4])
|
x1, x2, x3, x4, y1, y2, y3, y4 = map(int, [x1, x2, x3, x4, y1, y2, y3, y4])
|
||||||
|
|
||||||
|
13
regal.py
@ -4,7 +4,6 @@ MAX_STORAGE = 3
|
|||||||
|
|
||||||
def obliczPixeleNaPodstawieKratek(wymiar): #Przeliczanie współrzędnych podanych w kratkach na pixele
|
def obliczPixeleNaPodstawieKratek(wymiar): #Przeliczanie współrzędnych podanych w kratkach na pixele
|
||||||
i = 1
|
i = 1
|
||||||
# pixele = 100
|
|
||||||
pixele = 73
|
pixele = 73
|
||||||
while (i < wymiar):
|
while (i < wymiar):
|
||||||
pixele = pixele + 70
|
pixele = pixele + 70
|
||||||
@ -33,13 +32,6 @@ class Regal(pygame.sprite.Sprite):
|
|||||||
self.kolumna = obliczPixeleNaPodstawieKratek(numerKolumny)
|
self.kolumna = obliczPixeleNaPodstawieKratek(numerKolumny)
|
||||||
self.dlugosc = obliczPixeleDlugosciRegalu(self)
|
self.dlugosc = obliczPixeleDlugosciRegalu(self)
|
||||||
|
|
||||||
package_storage = []
|
|
||||||
shelfs = { # here packages are stored
|
|
||||||
"dolna": package_storage,
|
|
||||||
"gorna": package_storage
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
storage_dolna = []
|
storage_dolna = []
|
||||||
storage_gorna = []
|
storage_gorna = []
|
||||||
|
|
||||||
@ -89,7 +81,4 @@ class Regal(pygame.sprite.Sprite):
|
|||||||
if(where == 0):
|
if(where == 0):
|
||||||
self.dolna.append(package)
|
self.dolna.append(package)
|
||||||
else:
|
else:
|
||||||
self.gorna.append(package)
|
self.gorna.append(package)
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
61
wozek.py
@ -1,6 +1,5 @@
|
|||||||
import ekran
|
import ekran
|
||||||
import pygame,math
|
import pygame
|
||||||
# from packageList import listOfPackages
|
|
||||||
from ekran import lista_itemow
|
from ekran import lista_itemow
|
||||||
from letter import Letter
|
from letter import Letter
|
||||||
import plansza
|
import plansza
|
||||||
@ -13,40 +12,19 @@ class Wozek(pygame.sprite.Sprite):
|
|||||||
self.obecnyStan = None
|
self.obecnyStan = None
|
||||||
self.height = 64
|
self.height = 64
|
||||||
self.width = 64
|
self.width = 64
|
||||||
self.image = pygame.image.load("images/pusty_wozek.png")
|
|
||||||
self.rect = self.image.get_rect()
|
|
||||||
# Credit: Forklift icons created by Smashicons - Flaticon
|
# Credit: Forklift icons created by Smashicons - Flaticon
|
||||||
# https://www.flaticon.com/free-icons/forklift
|
# https://www.flaticon.com/free-icons/forklift
|
||||||
|
self.image = pygame.image.load("images/pusty_wozek.png")
|
||||||
|
self.rect = self.image.get_rect()
|
||||||
self.__zainicjuj_stan_poczatkowy()
|
self.__zainicjuj_stan_poczatkowy()
|
||||||
|
|
||||||
def draw(self):
|
def draw(self):
|
||||||
ekran.screen.blit(self.image, (self.obecnyStan.x, self.obecnyStan.y))
|
ekran.screen.blit(self.image, (self.obecnyStan.x, self.obecnyStan.y))
|
||||||
# self.update_position(self.obecnyStan.x, self.obecnyStan.y)
|
|
||||||
|
|
||||||
#storage = ["none"] * 10
|
|
||||||
storage = []
|
storage = []
|
||||||
max_size = 10
|
max_size = 10
|
||||||
ln = len(storage)
|
ln = len(storage)
|
||||||
|
|
||||||
def add_element(self, element):
|
|
||||||
if self.ln < self.max_size:
|
|
||||||
self.storage.append(element)
|
|
||||||
self.ln=self.ln+1
|
|
||||||
else:
|
|
||||||
print("I'm full!")
|
|
||||||
def remove_element(self):
|
|
||||||
if self.ln > 0:
|
|
||||||
element = self.storage.pop()
|
|
||||||
self.ln=self.ln-1
|
|
||||||
return element
|
|
||||||
else:
|
|
||||||
print("I'm empty!")
|
|
||||||
|
|
||||||
def update_position(self, x, y):
|
|
||||||
self.obecnyStan.x = x
|
|
||||||
self.obecnyStan.y = y
|
|
||||||
self.rect.topleft = (x, y)
|
|
||||||
|
|
||||||
def dynamic_wozek_picture(self):
|
def dynamic_wozek_picture(self):
|
||||||
if self.ln == 0:
|
if self.ln == 0:
|
||||||
self.image = pygame.image.load("images/pusty_wozek.png")
|
self.image = pygame.image.load("images/pusty_wozek.png")
|
||||||
@ -57,38 +35,7 @@ class Wozek(pygame.sprite.Sprite):
|
|||||||
elif (self.ln == 10):
|
elif (self.ln == 10):
|
||||||
self.image = pygame.image.load("images/pelny_wozek_full_3_crates.png")
|
self.image = pygame.image.load("images/pelny_wozek_full_3_crates.png")
|
||||||
|
|
||||||
self.rect = self.image.get_rect()
|
self.rect = self.image.get_rect()
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def load_package(self):
|
|
||||||
#for package in listOfPackages.list:
|
|
||||||
# for package in listOfPackages:
|
|
||||||
# dist = math.sqrt((self.obecnyStan.x - package.x)**2 + (self.obecnyStan.y - package.y)**2)
|
|
||||||
# if dist <= 50:
|
|
||||||
# self.add_element(package)
|
|
||||||
# # listOfPackages.list.pop()
|
|
||||||
# listOfPackages.pop()
|
|
||||||
package = listOfPackages.pop()
|
|
||||||
dist = math.sqrt((self.obecnyStan.x - package.x)**2 + (self.obecnyStan.y - package.y)**2)
|
|
||||||
if dist <= 50:
|
|
||||||
self.add_element(package)
|
|
||||||
# listOfPackages.list.pop()
|
|
||||||
|
|
||||||
def load_packages_collision(self):
|
|
||||||
pass
|
|
||||||
# packages_collision = pygame.sprite.spritecollide(self, listOfPackages.package_group, False)
|
|
||||||
# if packages_collision:
|
|
||||||
# for package in packages_collision:
|
|
||||||
# self.add_element(package)
|
|
||||||
# listOfPackages.list.remove(package) # collision doesn't work, collision always happens
|
|
||||||
|
|
||||||
def drop_package(self):
|
|
||||||
package = self.remove_element()
|
|
||||||
if package is not None:
|
|
||||||
package.x = self.obecnyStan.x
|
|
||||||
package.y = self.obecnyStan.y
|
|
||||||
# listOfPackages.list.append(package)
|
|
||||||
listOfPackages.append(package)
|
|
||||||
|
|
||||||
def __zainicjuj_stan_poczatkowy(self):
|
def __zainicjuj_stan_poczatkowy(self):
|
||||||
from wyszukiwanie import Stan
|
from wyszukiwanie import Stan
|
||||||
|