Pathplanning.ru :: автоматическое планирование траектории (проект) — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
(Новая страница, с помощью формы Новый_проект)
 
м
Строка 11: Строка 11:
  
 
=== Что это за проект? ===
 
=== Что это за проект? ===
Планирование траектории - одна из основополагающих способностей любого интеллектуального агента (робота, персонажа в компьютерной игре и т.д.), поэтому методам планирования пространсвенных перемещений всегда уделялось (и продолжает уделяться) большое внимание в искуственном интеллекте. В научной лаборатрии, в которой я работаю, мы с коллегами уже не первый год занимается этой интересной тематикой, публикуемся в научных журналах, делаем доклады о наших новых разработках на конференциях. 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.).
+
Планирование траектории - одна из основополагающих способностей любого интеллектуального агента (робота, персонажа в компьютерной игре и т.д.), поэтому методам планирования пространсвенных перемещений всегда уделялось (и продолжает уделяться) большое внимание в искуственном интеллекте. В научной лаборатрии, в которой я работаю, мы с коллегами уже не первый год занимается 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.).
  
 
[[Файл:Pplru-1.png|320px]][[Файл:Pplru-2.png|320px]]
 
[[Файл:Pplru-1.png|320px]][[Файл:Pplru-2.png|320px]]
  
В рамках предалагемого проекта вы познакомитесь в основными методами планирования траектории на плоскости (A*, JPS, Theta*), изучите теоретические основы их работы, а также программно их реализуете.
+
В рамках предалагемого проекта вы познакомитесь в 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 последюущем также возможно участие в научных проектах по этой тематике (написание статей, поездки на конференции (в том числе и зарубежные) и так далее).
 
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 последюущем также возможно участие в научных проектах по этой тематике (написание статей, поездки на конференции (в том числе и зарубежные) и так далее).
  
PS: Пример системы подготовленный моими студентами в качестве дипломной работы: '''[http://pathplanning.ru pathplanning.ru]''' (используется привязка к реальным данным Openstreetmaps + собственноручно реализованные алгоритмы планирования).
+
PS: Пример системы, разработанной моими студентами в качестве дипломной работы: '''[http://pathplanning.ru pathplanning.ru]''' (используется привязка к реальным данным Openstreetmaps + собственноручно реализованные алгоритмы планирования).
  
 
=== Чему вы научитесь? ===
 
=== Чему вы научитесь? ===

Версия 16:32, 3 августа 2016

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 пространсвенных перемещений всегда уделялось (и продолжает уделяться) большое внимание в искуственном интеллекте. В научной лаборатрии, в которой я работаю, мы с коллегами уже не первый год занимается 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 предалагемого проекта вы познакомитесь в 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 последюущем также возможно участие в научных проектах по этой тематике (написание статей, поездки на конференции (в том числе и зарубежные) и так далее).

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