Pathplanning.ru :: автоматическое планирование траектории (проект)

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
Ментор Яковлев Константин
Учебный семестр Осень 2016
Учебный курс 2-й курс
Проект можно развивать на летней практике
Максимальное количество студентов, выбравших проект: 5



Что это за проект?

Планирование траектории - одна из основополагающих способностей любого интеллектуального агента (робота, персонажа в компьютерной игре и т.д.), поэтому методам планирования пространственных перемещений всегда уделялось (и продолжает уделяться) большое внимание в искусственном интеллекте. В научной лаборатории, в которой я работаю, мы с коллегами уже не первый год занимаемся этой интересной тематикой: ведем научные исследования, публикуемся в научных журналах, делаем доклады о наших новых разработках на конференциях и семинарах. Предлагаю и вам познакомиться с областью path finding и овладеть базовыми алгоритмами, которые в дальнейшем можно будет развивать, совершенствовать и применять в реальных системах (навигационные сервисы, робототехника и др.).

Pplru-1.pngPplru-2.png

В рамках предлагаемого проекта вы познакомитесь с основными методами планирования траектории на плоскости (A*, JPS, Theta*), изучите теоретические основы их работы, а также программно их реализуете.

В дальнейшем возможно развитие проекта с его трансформацией в дипломную работу (выпускную квалификационную работу бакалавра) высокого уровня, содержащую как научную часть (методы и алгоритмы интеллектуального планирования траектории), так и практическую – программную реализацию алгоритмов. В дальнейшем также возможно участие в научных исследованиях и проектах по этой тематике (написание статей, поездки на конференции и т.д.).

PS: Пример системы, разработанной моими студентами в качестве дипломной работы: pathplanning.ru (используется привязка к реальным данным Openstreetmaps + собственноручно реализованные алгоритмы планирования).

Чему вы научитесь?

  • алгоритмам эвристического поиска на практике
  • основам ООП на практике (работа с классами)
  • современным технологиям разработки ПО (IDE, отладка и др.)
  • основам разработки кросс-платформенных приложений

Какие начальные требования?

  • С/С++.
  • основы ООП.
  • технический английский (для чтения статей).

Какие будут использоваться технологии?

  • C++ в качестве языка программирования.
  • Qt.Creator в качестве IDE.
  • библиотека tinyxml для работы с XML.

Темы вводных занятий

  • О проблеме планирования траектории, ее месте в искусственном интеллекте
  • О планировании траектории, как о задаче поиска пути на графе специального вида
  • О среде разработки Qt.Creator, об используемых форматах входных/выходных

Направления развития

  • Планирование в 3D
  • Поддержка новых алгоритмов планирования (ANYA*, LIAN и др.)
  • Многоагентное планирование (M*, CBS и др.)
  • Планирование в динамической среде (D*, D* Lite)
  • Разрабока GUI-утилит для систем планирования (редакторы карт, трассировщики, отладчики, визуализаторы и др.)

Критерии оценки

4-5: Функционал A* реализован в программном коде, проект компилируется и корректно работает на корректных входных данных.

6-7: Функционал A*, JPS и Theta* реализован в программном коде, проект компилируется и корректно работает на корректных входных данных.

8-9: Функционал A*, JPS и Theta* реализован в программном коде с использованием грамотной иерархии классов (наследование, не дублирование основного функционала и пр.). Проект компилируется и корректно работает на корректных входных данных.

10: Функционал A*, JPS и Theta* реализован в программном коде с использованием грамотной иерархии классов (наследование, не дублирование основного функционала и пр.). Проект компилируется и корректно работает в том числе и на не корректных входных данных.

Ориентировочное расписание занятий

По договоренности. Предпочтительное время занятий: СР 15:00-20:00 ЧТ 15:00-20:00 ПТ 15:00-18:00

Источник — «http://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Pathplanning.ru_::_автоматическое_планирование_траектории_(проект)&oldid=19889»