https://wiki.cs.hse.ru/api.php?action=feedcontributions&feedformat=atom&user=Kyakovlev 2026-09-21T17:39:48Z Вклад MediaWiki 1.43.9 https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Pathplanning.ru_::_%D0%B0%D0%B2%D1%82%D0%BE%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B5_%D0%BF%D0%BB%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%B8%D0%B8_(2018)_(%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B5%D0%BA%D1%82)&diff=29901 2018-10-11T07:23:56Z

<p>Kyakovlev: </p> <hr /> <div>{{Карточка_проекта<br /> |name=Pathplanning.ru :: автоматическое планирование траектории (2018)<br /> |mentor=Константин Яковлев<br /> |mentor_login={{URLENCODE:Kyakovlev|WIKI}}<br /> |semester=Осень 2018<br /> |course=2<br /> |summer=on<br /> |number_of_students=10<br /> |categorize=yes<br /> }}<br /> <br /> === Что это за проект? ===<br /> [https://yadi.sk/i/0NbslDLmZCvAmA Презентация проекта] <br /> <br /> 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. Несмотря на кажущуюся простоту это нетривиальная (challenging) задача, для решение которой необходимо не только уверенное знание математических и компьютерных наук, но и изобретательность.<br /> <br /> [[Файл:Pplru-robo.jpg|320px]]<br /> <br /> 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.).<br /> <br /> [[Файл:Pplru-1.png|320px]][[Файл:Pplru-2.png|320px]]<br /> <br /> В рамках предлагаемого проекта вы познакомитесь с основными '''методами планирования траектории на плоскости''', такими как A*, Theta*, JPS, изучите теоретические основы их работы, а также программно их реализуете.<br /> <br /> 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.).<br /> <br /> PS: Пример системы, разработанной моими студентами в рамках проектных/курсовых/дипломных работ: '''[http://pathplanning.ru pathplanning.ru]''' (используется привязка к реальным данным Openstreetmaps + собственноручно реализованные алгоритмы планирования).<br /> <br /> PPS: Обратите также внимание на проекты [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:Panov.ai А.Панова].<br /> <br /> === Чему вы научитесь? ===<br /> * алгоритмам эвристического поиска на практике<br /> * основам ООП на практике (работа с классами)<br /> * современным технологиям разработки ПО (IDE, отладка и др.)<br /> * основам разработки кросс-платформенных приложений<br /> <br /> === Какие начальные требования? ===<br /> * базовая математическая и алгоритмическая подготовка.<br /> * С/С++.<br /> * основы ООП.<br /> * технический английский (для чтения руководств, статей и пр. научно-технической литературы).<br /> <br /> === Какие будут использоваться технологии? ===<br /> * C++ в качестве языка программирования.<br /> * Qt.Creator в качестве IDE.<br /> * XML в качестве формата входных/выходных данных.<br /> <br /> === Темы вводных занятий ===<br /> * О проблеме планирования траектории, ее месте в искусственном интеллекте и робототехнике<br /> * О планировании траектории, как о задаче поиска пути на графе специального вида (формальная постановка задачи, основные методы и алгоритмы)<br /> * О среде разработки Qt.Creator, об используемых форматах входных/выходных данных<br /> * Об эвристических алгоритмах поиска пути на графе специального вида<br /> * О программной реализации алгоритмов семейства A* (декомпозиция на функциональные блоки, выбор структур и контейнеров для хранения данных поиска)<br /> <br /> <br /> Занятия будут проводится в течении всего срока выполнения проекта и соответствовать текущей фазе (сначала - общие вопросы, потом - специализированные).<br /> <br /> === Направления развития ===<br /> * Планирование в 3D<br /> * Any-angle и angle-constrained планирование (ANYA*, LIAN и др.)<br /> * Многоагентное планирование (M*, CBS и др.)<br /> * Планирование в динамической среде (D*, D* Lite)<br /> * Алгоритмы семейства RRT<br /> * Разработка GUI-утилит для систем планирования (редакторы карт, трассировщики, отладчики, визуализаторы и др.)<br /> <br /> Отдельное направление развития - интеграция разработанных методов в системы управления мобильными роботами. Как первый шаг в этом нарпавлении - интеграция с ROS, Gazebo (для TurtleBot). После успещного выполнения проекта возможент перенос алгоритма на реального робота.<br /> <br /> === Критерии оценки ===<br /> 4-5: Функционал A* (и Dijkstra) реализован в программном коде, все опции (разрешенные движения, вес и тип эвристики, разрешенные движения и пр.) hard-coded, проект компилируется и корректно работает (выходной файл требуемого формата, результат работы алгоритма совпадает с эталоном).<br /> <br /> 6: Функционал A* (и Dijkstra) реализован в программном коде, поддерживаются все необходимые опции поиска (разрешенные движения, вес и тип эвристики и пр.), проект компилируется и корректно работает (выходной файл требуемого формата, результат работы алгоритма совпадает с эталоном).<br /> <br /> 7: Функционал A* (и Dijkstra) реализован в программном коде, поддерживаются все необходимые опции поиска (разрешенные движения, вес и тип эвристики и пр.), проект компилируется и корректно работает (выходной файл требуемого формата, результат работы алгоритма совпадает с эталоном). Поддерживаются разные уровни логирования (вывода промежуточной информации).<br /> <br /> 8: То же, что и на оценку 7 + реализован алгоритм Theta*. <br /> <br /> 9: То же, что и на оценку 8 + реализован алгоритм Jump Point Search.<br /> <br /> 10: Вполнено дополнительное индивидуальное задание по согласованию с ментором (это может быть реализация более продвинутого алгоритма, перенос алгоритма на реального робота и пр.).<br /> <br /> === Ориентировочное расписание занятий ===<br /> По договренности:<br /> ПН 16:40-18:00;<br /> ПТ 16:40-18:00;<br /> <br /> + телеграмм-группа 24/7 для максимально-оперативного решения вопросов.</div>

Kyakovlev https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Pathplanning.ru_::_%D0%B0%D0%B2%D1%82%D0%BE%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B5_%D0%BF%D0%BB%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%B8%D0%B8_(2018)_(%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B5%D0%BA%D1%82)&diff=29900 2018-10-11T07:21:38Z

<p>Kyakovlev: /* Ориентировочное расписание занятий */</p> <hr /> <div>{{Карточка_проекта<br /> |name=Pathplanning.ru :: автоматическое планирование траектории (2018)<br /> |mentor=Константин Яковлев<br /> |mentor_login={{URLENCODE:Kyakovlev|WIKI}}<br /> |semester=Осень 2018<br /> |course=2<br /> |summer=on<br /> |number_of_students=10<br /> |categorize=yes<br /> }}<br /> <br /> === Что это за проект? ===<br /> 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. Несмотря на кажущуюся простоту это нетривиальная (challenging) задача, для решение которой необходимо не только уверенное знание математических и компьютерных наук, но и изобретательность.<br /> <br /> [[Файл:Pplru-robo.jpg|320px]]<br /> <br /> 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.).<br /> <br /> [[Файл:Pplru-1.png|320px]][[Файл:Pplru-2.png|320px]]<br /> <br /> В рамках предлагаемого проекта вы познакомитесь с основными '''методами планирования траектории на плоскости''', такими как A*, Theta*, JPS, изучите теоретические основы их работы, а также программно их реализуете.<br /> <br /> 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.).<br /> <br /> PS: Пример системы, разработанной моими студентами в рамках проектных/курсовых/дипломных работ: '''[http://pathplanning.ru pathplanning.ru]''' (используется привязка к реальным данным Openstreetmaps + собственноручно реализованные алгоритмы планирования).<br /> <br /> PPS: Обратите также внимание на проекты [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:Panov.ai А.Панова].<br /> <br /> === Чему вы научитесь? ===<br /> * алгоритмам эвристического поиска на практике<br /> * основам ООП на практике (работа с классами)<br /> * современным технологиям разработки ПО (IDE, отладка и др.)<br /> * основам разработки кросс-платформенных приложений<br /> <br /> === Какие начальные требования? ===<br /> * базовая математическая и алгоритмическая подготовка.<br /> * С/С++.<br /> * основы ООП.<br /> * технический английский (для чтения руководств, статей и пр. научно-технической литературы).<br /> <br /> === Какие будут использоваться технологии? ===<br /> * C++ в качестве языка программирования.<br /> * Qt.Creator в качестве IDE.<br /> * XML в качестве формата входных/выходных данных.<br /> <br /> === Темы вводных занятий ===<br /> * О проблеме планирования траектории, ее месте в искусственном интеллекте и робототехнике<br /> * О планировании траектории, как о задаче поиска пути на графе специального вида (формальная постановка задачи, основные методы и алгоритмы)<br /> * О среде разработки Qt.Creator, об используемых форматах входных/выходных данных<br /> * Об эвристических алгоритмах поиска пути на графе специального вида<br /> * О программной реализации алгоритмов семейства A* (декомпозиция на функциональные блоки, выбор структур и контейнеров для хранения данных поиска)<br /> <br /> <br /> Занятия будут проводится в течении всего срока выполнения проекта и соответствовать текущей фазе (сначала - общие вопросы, потом - специализированные).<br /> <br /> === Направления развития ===<br /> * Планирование в 3D<br /> * Any-angle и angle-constrained планирование (ANYA*, LIAN и др.)<br /> * Многоагентное планирование (M*, CBS и др.)<br /> * Планирование в динамической среде (D*, D* Lite)<br /> * Алгоритмы семейства RRT<br /> * Разработка GUI-утилит для систем планирования (редакторы карт, трассировщики, отладчики, визуализаторы и др.)<br /> <br /> Отдельное направление развития - интеграция разработанных методов в системы управления мобильными роботами. Как первый шаг в этом нарпавлении - интеграция с ROS, Gazebo (для TurtleBot). После успещного выполнения проекта возможент перенос алгоритма на реального робота.<br /> <br /> === Критерии оценки ===<br /> 4-5: Функционал A* (и Dijkstra) реализован в программном коде, все опции (разрешенные движения, вес и тип эвристики, разрешенные движения и пр.) hard-coded, проект компилируется и корректно работает (выходной файл требуемого формата, результат работы алгоритма совпадает с эталоном).<br /> <br /> 6: Функционал A* (и Dijkstra) реализован в программном коде, поддерживаются все необходимые опции поиска (разрешенные движения, вес и тип эвристики и пр.), проект компилируется и корректно работает (выходной файл требуемого формата, результат работы алгоритма совпадает с эталоном).<br /> <br /> 7: Функционал A* (и Dijkstra) реализован в программном коде, поддерживаются все необходимые опции поиска (разрешенные движения, вес и тип эвристики и пр.), проект компилируется и корректно работает (выходной файл требуемого формата, результат работы алгоритма совпадает с эталоном). Поддерживаются разные уровни логирования (вывода промежуточной информации).<br /> <br /> 8: То же, что и на оценку 7 + реализован алгоритм Theta*. <br /> <br /> 9: То же, что и на оценку 8 + реализован алгоритм Jump Point Search.<br /> <br /> 10: Вполнено дополнительное индивидуальное задание по согласованию с ментором (это может быть реализация более продвинутого алгоритма, перенос алгоритма на реального робота и пр.).<br /> <br /> === Ориентировочное расписание занятий ===<br /> По договренности:<br /> ПН 16:40-18:00;<br /> ПТ 16:40-18:00;<br /> <br /> + телеграмм-группа 24/7 для максимально-оперативного решения вопросов.</div>

Kyakovlev https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Pathplanning.ru_::_%D0%B0%D0%B2%D1%82%D0%BE%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B5_%D0%BF%D0%BB%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%B8%D0%B8_(2018)_(%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B5%D0%BA%D1%82)&diff=29270 2018-09-20T06:43:20Z

<p>Kyakovlev: /* Направления развития */</p> <hr /> <div>{{Карточка_проекта<br /> |name=Pathplanning.ru :: автоматическое планирование траектории (2018)<br /> |mentor=Константин Яковлев<br /> |mentor_login={{URLENCODE:Kyakovlev|WIKI}}<br /> |semester=Осень 2018<br /> |course=2<br /> |summer=on<br /> |number_of_students=10<br /> |categorize=yes<br /> }}<br /> <br /> === Что это за проект? ===<br /> 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. Несмотря на кажущуюся простоту это нетривиальная (challenging) задача, для решение которой необходимо не только уверенное знание математических и компьютерных наук, но и изобретательность.<br /> <br /> [[Файл:Pplru-robo.jpg|320px]]<br /> <br /> 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.).<br /> <br /> [[Файл:Pplru-1.png|320px]][[Файл:Pplru-2.png|320px]]<br /> <br /> В рамках предлагаемого проекта вы познакомитесь с основными '''методами планирования траектории на плоскости''', такими как A*, Theta*, JPS, изучите теоретические основы их работы, а также программно их реализуете.<br /> <br /> 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.).<br /> <br /> PS: Пример системы, разработанной моими студентами в рамках проектных/курсовых/дипломных работ: '''[http://pathplanning.ru pathplanning.ru]''' (используется привязка к реальным данным Openstreetmaps + собственноручно реализованные алгоритмы планирования).<br /> <br /> PPS: Обратите также внимание на проекты [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:Panov.ai А.Панова].<br /> <br /> === Чему вы научитесь? ===<br /> * алгоритмам эвристического поиска на практике<br /> * основам ООП на практике (работа с классами)<br /> * современным технологиям разработки ПО (IDE, отладка и др.)<br /> * основам разработки кросс-платформенных приложений<br /> <br /> === Какие начальные требования? ===<br /> * базовая математическая и алгоритмическая подготовка.<br /> * С/С++.<br /> * основы ООП.<br /> * технический английский (для чтения руководств, статей и пр. научно-технической литературы).<br /> <br /> === Какие будут использоваться технологии? ===<br /> * C++ в качестве языка программирования.<br /> * Qt.Creator в качестве IDE.<br /> * XML в качестве формата входных/выходных данных.<br /> <br /> === Темы вводных занятий ===<br /> * О проблеме планирования траектории, ее месте в искусственном интеллекте и робототехнике<br /> * О планировании траектории, как о задаче поиска пути на графе специального вида (формальная постановка задачи, основные методы и алгоритмы)<br /> * О среде разработки Qt.Creator, об используемых форматах входных/выходных данных<br /> * Об эвристических алгоритмах поиска пути на графе специального вида<br /> * О программной реализации алгоритмов семейства A* (декомпозиция на функциональные блоки, выбор структур и контейнеров для хранения данных поиска)<br /> <br /> <br /> Занятия будут проводится в течении всего срока выполнения проекта и соответствовать текущей фазе (сначала - общие вопросы, потом - специализированные).<br /> <br /> === Направления развития ===<br /> * Планирование в 3D<br /> * Any-angle и angle-constrained планирование (ANYA*, LIAN и др.)<br /> * Многоагентное планирование (M*, CBS и др.)<br /> * Планирование в динамической среде (D*, D* Lite)<br /> * Алгоритмы семейства RRT<br /> * Разработка GUI-утилит для систем планирования (редакторы карт, трассировщики, отладчики, визуализаторы и др.)<br /> <br /> Отдельное направление развития - интеграция разработанных методов в системы управления мобильными роботами. Как первый шаг в этом нарпавлении - интеграция с ROS, Gazebo (для TurtleBot). После успещного выполнения проекта возможент перенос алгоритма на реального робота.<br /> <br /> === Критерии оценки ===<br /> 4-5: Функционал A* (и Dijkstra) реализован в программном коде, все опции (разрешенные движения, вес и тип эвристики, разрешенные движения и пр.) hard-coded, проект компилируется и корректно работает (выходной файл требуемого формата, результат работы алгоритма совпадает с эталоном).<br /> <br /> 6: Функционал A* (и Dijkstra) реализован в программном коде, поддерживаются все необходимые опции поиска (разрешенные движения, вес и тип эвристики и пр.), проект компилируется и корректно работает (выходной файл требуемого формата, результат работы алгоритма совпадает с эталоном).<br /> <br /> 7: Функционал A* (и Dijkstra) реализован в программном коде, поддерживаются все необходимые опции поиска (разрешенные движения, вес и тип эвристики и пр.), проект компилируется и корректно работает (выходной файл требуемого формата, результат работы алгоритма совпадает с эталоном). Поддерживаются разные уровни логирования (вывода промежуточной информации).<br /> <br /> 8: То же, что и на оценку 7 + реализован алгоритм Theta*. <br /> <br /> 9: То же, что и на оценку 8 + реализован алгоритм Jump Point Search.<br /> <br /> 10: Вполнено дополнительное индивидуальное задание по согласованию с ментором (это может быть реализация более продвинутого алгоритма, перенос алгоритма на реального робота и пр.).<br /> <br /> === Ориентировочное расписание занятий ===<br /> По согласованию:<br /> <br /> ПН 16:40-18:00;<br /> <br /> ПТ 16:40-18:00;<br /> <br /> + телеграмм-группа 24/7 для максимально-оперативного решения вопросов.</div>

Kyakovlev https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Pathplanning.ru_::_%D0%B0%D0%B2%D1%82%D0%BE%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B5_%D0%BF%D0%BB%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%B8%D0%B8_(2018)_(%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B5%D0%BA%D1%82)&diff=29269 2018-09-20T06:42:16Z

<p>Kyakovlev: /* Критерии оценки */</p> <hr /> <div>{{Карточка_проекта<br /> |name=Pathplanning.ru :: автоматическое планирование траектории (2018)<br /> |mentor=Константин Яковлев<br /> |mentor_login={{URLENCODE:Kyakovlev|WIKI}}<br /> |semester=Осень 2018<br /> |course=2<br /> |summer=on<br /> |number_of_students=10<br /> |categorize=yes<br /> }}<br /> <br /> === Что это за проект? ===<br /> 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. Несмотря на кажущуюся простоту это нетривиальная (challenging) задача, для решение которой необходимо не только уверенное знание математических и компьютерных наук, но и изобретательность.<br /> <br /> [[Файл:Pplru-robo.jpg|320px]]<br /> <br /> 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.).<br /> <br /> [[Файл:Pplru-1.png|320px]][[Файл:Pplru-2.png|320px]]<br /> <br /> В рамках предлагаемого проекта вы познакомитесь с основными '''методами планирования траектории на плоскости''', такими как A*, Theta*, JPS, изучите теоретические основы их работы, а также программно их реализуете.<br /> <br /> 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.).<br /> <br /> PS: Пример системы, разработанной моими студентами в рамках проектных/курсовых/дипломных работ: '''[http://pathplanning.ru pathplanning.ru]''' (используется привязка к реальным данным Openstreetmaps + собственноручно реализованные алгоритмы планирования).<br /> <br /> PPS: Обратите также внимание на проекты [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:Panov.ai А.Панова].<br /> <br /> === Чему вы научитесь? ===<br /> * алгоритмам эвристического поиска на практике<br /> * основам ООП на практике (работа с классами)<br /> * современным технологиям разработки ПО (IDE, отладка и др.)<br /> * основам разработки кросс-платформенных приложений<br /> <br /> === Какие начальные требования? ===<br /> * базовая математическая и алгоритмическая подготовка.<br /> * С/С++.<br /> * основы ООП.<br /> * технический английский (для чтения руководств, статей и пр. научно-технической литературы).<br /> <br /> === Какие будут использоваться технологии? ===<br /> * C++ в качестве языка программирования.<br /> * Qt.Creator в качестве IDE.<br /> * XML в качестве формата входных/выходных данных.<br /> <br /> === Темы вводных занятий ===<br /> * О проблеме планирования траектории, ее месте в искусственном интеллекте и робототехнике<br /> * О планировании траектории, как о задаче поиска пути на графе специального вида (формальная постановка задачи, основные методы и алгоритмы)<br /> * О среде разработки Qt.Creator, об используемых форматах входных/выходных данных<br /> * Об эвристических алгоритмах поиска пути на графе специального вида<br /> * О программной реализации алгоритмов семейства A* (декомпозиция на функциональные блоки, выбор структур и контейнеров для хранения данных поиска)<br /> <br /> <br /> Занятия будут проводится в течении всего срока выполнения проекта и соответствовать текущей фазе (сначала - общие вопросы, потом - специализированные).<br /> <br /> === Направления развития ===<br /> * Планирование в 3D<br /> * Any-angle и angle-constrained планирование (ANYA*, LIAN и др.)<br /> * Многоагентное планирование (M*, CBS и др.)<br /> * Планирование в динамической среде (D*, D* Lite)<br /> * Алгоритмы семейства RRT<br /> * Разработка GUI-утилит для систем планирования (редакторы карт, трассировщики, отладчики, визуализаторы и др.)<br /> <br /> Отдельное направление развития - интеграция разработанных методов в системы управления мобильными роботами. Как первый шаг в этом нарпавлении - интеграция с ROS, Gazebo (для TurtleBot).<br /> <br /> === Критерии оценки ===<br /> 4-5: Функционал A* (и Dijkstra) реализован в программном коде, все опции (разрешенные движения, вес и тип эвристики, разрешенные движения и пр.) hard-coded, проект компилируется и корректно работает (выходной файл требуемого формата, результат работы алгоритма совпадает с эталоном).<br /> <br /> 6: Функционал A* (и Dijkstra) реализован в программном коде, поддерживаются все необходимые опции поиска (разрешенные движения, вес и тип эвристики и пр.), проект компилируется и корректно работает (выходной файл требуемого формата, результат работы алгоритма совпадает с эталоном).<br /> <br /> 7: Функционал A* (и Dijkstra) реализован в программном коде, поддерживаются все необходимые опции поиска (разрешенные движения, вес и тип эвристики и пр.), проект компилируется и корректно работает (выходной файл требуемого формата, результат работы алгоритма совпадает с эталоном). Поддерживаются разные уровни логирования (вывода промежуточной информации).<br /> <br /> 8: То же, что и на оценку 7 + реализован алгоритм Theta*. <br /> <br /> 9: То же, что и на оценку 8 + реализован алгоритм Jump Point Search.<br /> <br /> 10: Вполнено дополнительное индивидуальное задание по согласованию с ментором (это может быть реализация более продвинутого алгоритма, перенос алгоритма на реального робота и пр.).<br /> <br /> === Ориентировочное расписание занятий ===<br /> По согласованию:<br /> <br /> ПН 16:40-18:00;<br /> <br /> ПТ 16:40-18:00;<br /> <br /> + телеграмм-группа 24/7 для максимально-оперативного решения вопросов.</div>

Kyakovlev https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Pathplanning.ru_::_%D0%B0%D0%B2%D1%82%D0%BE%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B5_%D0%BF%D0%BB%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%B8%D0%B8_(2018)_(%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B5%D0%BA%D1%82)&diff=29268 2018-09-20T06:32:26Z

<p>Kyakovlev: </p> <hr /> <div>{{Карточка_проекта<br /> |name=Pathplanning.ru :: автоматическое планирование траектории (2018)<br /> |mentor=Константин Яковлев<br /> |mentor_login={{URLENCODE:Kyakovlev|WIKI}}<br /> |semester=Осень 2018<br /> |course=2<br /> |summer=on<br /> |number_of_students=10<br /> |categorize=yes<br /> }}<br /> <br /> === Что это за проект? ===<br /> 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. Несмотря на кажущуюся простоту это нетривиальная (challenging) задача, для решение которой необходимо не только уверенное знание математических и компьютерных наук, но и изобретательность.<br /> <br /> [[Файл:Pplru-robo.jpg|320px]]<br /> <br /> 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.).<br /> <br /> [[Файл:Pplru-1.png|320px]][[Файл:Pplru-2.png|320px]]<br /> <br /> В рамках предлагаемого проекта вы познакомитесь с основными '''методами планирования траектории на плоскости''', такими как A*, Theta*, JPS, изучите теоретические основы их работы, а также программно их реализуете.<br /> <br /> 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.).<br /> <br /> PS: Пример системы, разработанной моими студентами в рамках проектных/курсовых/дипломных работ: '''[http://pathplanning.ru pathplanning.ru]''' (используется привязка к реальным данным Openstreetmaps + собственноручно реализованные алгоритмы планирования).<br /> <br /> PPS: Обратите также внимание на проекты [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:Panov.ai А.Панова].<br /> <br /> === Чему вы научитесь? ===<br /> * алгоритмам эвристического поиска на практике<br /> * основам ООП на практике (работа с классами)<br /> * современным технологиям разработки ПО (IDE, отладка и др.)<br /> * основам разработки кросс-платформенных приложений<br /> <br /> === Какие начальные требования? ===<br /> * базовая математическая и алгоритмическая подготовка.<br /> * С/С++.<br /> * основы ООП.<br /> * технический английский (для чтения руководств, статей и пр. научно-технической литературы).<br /> <br /> === Какие будут использоваться технологии? ===<br /> * C++ в качестве языка программирования.<br /> * Qt.Creator в качестве IDE.<br /> * XML в качестве формата входных/выходных данных.<br /> <br /> === Темы вводных занятий ===<br /> * О проблеме планирования траектории, ее месте в искусственном интеллекте и робототехнике<br /> * О планировании траектории, как о задаче поиска пути на графе специального вида (формальная постановка задачи, основные методы и алгоритмы)<br /> * О среде разработки Qt.Creator, об используемых форматах входных/выходных данных<br /> * Об эвристических алгоритмах поиска пути на графе специального вида<br /> * О программной реализации алгоритмов семейства A* (декомпозиция на функциональные блоки, выбор структур и контейнеров для хранения данных поиска)<br /> <br /> <br /> Занятия будут проводится в течении всего срока выполнения проекта и соответствовать текущей фазе (сначала - общие вопросы, потом - специализированные).<br /> <br /> === Направления развития ===<br /> * Планирование в 3D<br /> * Any-angle и angle-constrained планирование (ANYA*, LIAN и др.)<br /> * Многоагентное планирование (M*, CBS и др.)<br /> * Планирование в динамической среде (D*, D* Lite)<br /> * Алгоритмы семейства RRT<br /> * Разработка GUI-утилит для систем планирования (редакторы карт, трассировщики, отладчики, визуализаторы и др.)<br /> <br /> Отдельное направление развития - интеграция разработанных методов в системы управления мобильными роботами. Как первый шаг в этом нарпавлении - интеграция с ROS, Gazebo (для TurtleBot).<br /> <br /> === Критерии оценки ===<br /> 4-5: Функционал A* реализован в программном коде, все опции (разрешенные движения, вес эвристики, breaking ties стратегии и пр.) hard-coded, проект компилируется и корректно работает (выходной файл требуемого формата).<br /> <br /> 6-7: Функционал A* реализован в программном коде, поддерживаются различные опции поиска (вес эвристики, breaking ties стратегии, разрешенные движения и пр.), проект компилируется и корректно работает (выходной файл требуемого формата). <br /> <br /> 8-9: Функционал A*, Theta* и JPS реализован в программном коде с использованием грамотной иерархии классов (наследование, не дублирование основного функционала и пр.), поддерживаются различные опции поиска (вес эвристики, breaking ties стратегии, разрешенные движения и пр.), проект компилируется и корректно работает (выходной файл требуемого формата).<br /> <br /> 10: Вполнено дополнительное индивидуальное задание по соглосованию с ментором (это может быть реализация более продвинутого алгоритма, перенос алгоритма на реального робота и пр.).<br /> <br /> PS: После выполнения работ возможно перенесение кода для управления реальным колесным роботом.<br /> <br /> === Ориентировочное расписание занятий ===<br /> По согласованию:<br /> <br /> ПН 16:40-18:00;<br /> <br /> ПТ 16:40-18:00;<br /> <br /> + телеграмм-группа 24/7 для максимально-оперативного решения вопросов.</div>

Kyakovlev https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Pathplanning.ru_::_%D0%B0%D0%B2%D1%82%D0%BE%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B5_%D0%BF%D0%BB%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%B8%D0%B8_(2018)_(%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B5%D0%BA%D1%82)&diff=29267 2018-09-20T06:31:25Z

<p>Kyakovlev: </p> <hr /> <div>{{Карточка_проекта<br /> |name=Pathplanning.ru :: автоматическое планирование траектории (2018)<br /> |mentor=Константин Яковлев<br /> |mentor_login={{URLENCODE:Kyakovlev|WIKI}}<br /> |semester=Осень 2018<br /> |course=2<br /> |summer=on<br /> |number_of_students=10<br /> |categorize=yes<br /> }}<br /> <br /> === Что это за проект? ===<br /> 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. Несмотря на кажущуюся простоту это нетривиальная (challenging) задача, для решение которой необходимо не только уверенное знание математических и компьютерных наук, но и изобретательность.<br /> <br /> [[Файл:Pplru-robo.jpg|320px]]<br /> <br /> 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.).<br /> <br /> [[Файл:Pplru-1.png|320px]][[Файл:Pplru-2.png|320px]]<br /> <br /> В рамках предлагаемого проекта вы познакомитесь с основными '''методами планирования траектории на плоскости''', такими как A*, Theta*, JPS, изучите теоретические основы их работы, а также программно их реализуете.<br /> <br /> 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.).<br /> <br /> PS: Пример системы, разработанной моими студентами в рамках проектных/курсовых/дипломных работ: '''[http://pathplanning.ru pathplanning.ru]''' (используется привязка к реальным данным Openstreetmaps + собственноручно реализованные алгоритмы планирования).<br /> <br /> PPS: Обратите также внимание на проекты [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:Panov.ai А.Панова].<br /> <br /> === Чему вы научитесь? ===<br /> * алгоритмам эвристического поиска на практике<br /> * основам ООП на практике (работа с классами)<br /> * современным технологиям разработки ПО (IDE, отладка и др.)<br /> * основам разработки кросс-платформенных приложений<br /> <br /> === Какие начальные требования? ===<br /> * базовая математическая и алгоритмическая подготовка.<br /> * С/С++.<br /> * основы ООП.<br /> * технический английский (для чтения руководств, статей и пр. научно-технической литературы).<br /> <br /> === Какие будут использоваться технологии? ===<br /> * C++ в качестве языка программирования.<br /> * Qt.Creator в качестве IDE.<br /> * XML в качестве формата входных/выходных данных.<br /> <br /> === Темы вводных занятий ===<br /> * О проблеме планирования траектории, ее месте в искусственном интеллекте и робототехнике<br /> * О планировании траектории, как о задаче поиска пути на графе специального вида (формальная постановка задачи, основные методы и алгоритмы)<br /> * О среде разработки Qt.Creator, об используемых форматах входных/выходных данных<br /> * Об эвристических алгоритмах поиска пути на графе специального вида<br /> * О программной реализации алгоритмов семейства A* (декомпозиция на функциональные блоки, выбор структур и контейнеров для хранения данных поиска)<br /> <br /> <br /> Занятия будут проводится в течении всего срока выполнения проекта и соответствовать текущей фазе (сначала - общие вопросы, потом - специализированные).<br /> <br /> === Направления развития ===<br /> * Планирование в 3D<br /> * Any-angle и angle-constrained планирование (ANYA*, LIAN и др.)<br /> * Многоагентное планирование (M*, CBS и др.)<br /> * Планирование в динамической среде (D*, D* Lite)<br /> * Алгоритмы семейства RRT<br /> * Разработка GUI-утилит для систем планирования (редакторы карт, трассировщики, отладчики, визуализаторы и др.)<br /> <br /> Отдельное направление развития - интеграция разработанных методов в системы управления мобильными роботами. Как первый шаг в этом нарпавлении - интеграция с ROS, Gazebo (для TurtleBot).<br /> <br /> === Критерии оценки ===<br /> 4-5: Функционал A* реализован в программном коде, все опции (разрешенные движения, вес эвристики, breaking ties стратегии и пр.) hard-coded, проект компилируется и корректно работает (выходной файл требуемого формата).<br /> <br /> 6-7: Функционал A* реализован в программном коде, поддерживаются различные опции поиска (вес эвристики, breaking ties стратегии, разрешенные движения и пр.), проект компилируется и корректно работает (выходной файл требуемого формата). <br /> <br /> 8-9: Функционал A*, Theta* и JPS реализован в программном коде с использованием грамотной иерархии классов (наследование, не дублирование основного функционала и пр.), поддерживаются различные опции поиска (вес эвристики, breaking ties стратегии, разрешенные движения и пр.), проект компилируется и корректно работает (выходной файл требуемого формата).<br /> <br /> 10: Вполнено дополнительное индивидуальное задание по соглосованию с ментором (это может быть реализация более продвинутого алгоритма, перенос алгоритма на реального робота и пр.).<br /> <br /> PS: После выполнения работ возможно перенесение кода для управления реальным колесным роботом.<br /> <br /> === Ориентировочное расписание занятий ===<br /> По согласованию<br /> ПН 16:40-18:00<br /> ПТ 16:40-18:00<br /> + телеграмм-группа 24/7 для максимально-оперативного решения вопросов.</div>

Kyakovlev https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Pathplanning.ru_::_%D0%B0%D0%B2%D1%82%D0%BE%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B5_%D0%BF%D0%BB%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%B8%D0%B8_(2018)_(%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B5%D0%BA%D1%82)&diff=29199 2018-09-18T16:22:49Z

<p>Kyakovlev: </p> <hr /> <div>{{Карточка_проекта<br /> |name=Pathplanning.ru :: автоматическое планирование траектории (2018)<br /> |mentor=Константин Яковлев<br /> |mentor_login={{URLENCODE:Kyakovlev|WIKI}}<br /> |semester=Осень 2018<br /> |course=2<br /> |summer=on<br /> |number_of_students=10<br /> |categorize=yes<br /> }}<br /> <br /> === Что это за проект? ===<br /> 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. Несмотря на кажущуюся простоту это нетривиальная (challenging) задача, для решение которой необходимо не только уверенное знание математических и компьютерных наук, но и изобретательность.<br /> <br /> [[Файл:Pplru-robo.jpg|320px]]<br /> <br /> 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.).<br /> <br /> [[Файл:Pplru-1.png|320px]][[Файл:Pplru-2.png|320px]]<br /> <br /> В рамках предлагаемого проекта вы познакомитесь с основными '''методами планирования траектории на плоскости''', такими как A*, Theta*, JPS, изучите теоретические основы их работы, а также программно их реализуете.<br /> <br /> 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.).<br /> <br /> PS: Пример системы, разработанной моими студентами в рамках проектных/курсовых/дипломных работ: '''[http://pathplanning.ru pathplanning.ru]''' (используется привязка к реальным данным Openstreetmaps + собственноручно реализованные алгоритмы планирования).<br /> <br /> PPS: Обратите также внимание на проекты [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:Panov.ai А.Панова].<br /> <br /> === Чему вы научитесь? ===<br /> * алгоритмам эвристического поиска на практике<br /> * основам ООП на практике (работа с классами)<br /> * современным технологиям разработки ПО (IDE, отладка и др.)<br /> * основам разработки кросс-платформенных приложений<br /> <br /> === Какие начальные требования? ===<br /> * базовая математическая и алгоритмическая подготовка.<br /> * С/С++.<br /> * основы ООП.<br /> * технический английский (для чтения руководств, статей и пр. научно-технической литературы).<br /> <br /> === Какие будут использоваться технологии? ===<br /> * C++ в качестве языка программирования.<br /> * Qt.Creator в качестве IDE.<br /> * XML в качестве формата входных/выходных данных.<br /> <br /> === Темы вводных занятий ===<br /> * О проблеме планирования траектории, ее месте в искусственном интеллекте и робототехнике<br /> * О планировании траектории, как о задаче поиска пути на графе специального вида (формальная постановка задачи, основные методы и алгоритмы)<br /> * О среде разработки Qt.Creator, об используемых форматах входных/выходных данных<br /> * Об эвристических алгоритмах поиска пути на графе специального вида<br /> * О программной реализации алгоритмов семейства A* (декомпозиция на функциональные блоки, выбор структур и контейнеров для хранения данных поиска)<br /> <br /> <br /> Занятия будут проводится в течении всего срока выполнения проекта и соответствовать текущей фазе (сначала - общие вопросы, потом - специализированные).<br /> <br /> === Направления развития ===<br /> * Планирование в 3D<br /> * Any-angle и angle-constrained планирование (ANYA*, LIAN и др.)<br /> * Многоагентное планирование (M*, CBS и др.)<br /> * Планирование в динамической среде (D*, D* Lite)<br /> * Алгоритмы семейства RRT<br /> * Разработка GUI-утилит для систем планирования (редакторы карт, трассировщики, отладчики, визуализаторы и др.)<br /> <br /> Отдельное направление развития - интеграция разработанных методов в системы управления мобильными роботами. Как первый шаг в этом нарпавлении - интеграция с ROS, Gazebo (для TurtleBot).<br /> <br /> === Критерии оценки ===<br /> 4-5: Функционал A* реализован в программном коде, все опции (разрешенные движения, вес эвристики, breaking ties стратегии и пр.) hard-coded, проект компилируется и корректно работает (выходной файл требуемого формата).<br /> <br /> 6-7: Функционал A* реализован в программном коде, поддерживаются различные опции поиска (вес эвристики, breaking ties стратегии, разрешенные движения и пр.), проект компилируется и корректно работает (выходной файл требуемого формата). <br /> <br /> 8-9: Функционал A*, Theta* и JPS реализован в программном коде с использованием грамотной иерархии классов (наследование, не дублирование основного функционала и пр.), поддерживаются различные опции поиска (вес эвристики, breaking ties стратегии, разрешенные движения и пр.), проект компилируется и корректно работает (выходной файл требуемого формата).<br /> <br /> 10: Вполнено дополнительное индивидуальное задание по соглосованию с ментором (это может быть реализация более продвинутого алгоритма, перенос алгоритма на реального робота и пр.).<br /> <br /> PS: После выполнения работ возможно перенесение кода для управления реальным колесным роботом.<br /> <br /> === Ориентировочное расписание занятий ===<br /> ПТ 16:40-18:00<br /> + телеграмм-группа 24/7 для максимально-оперативного решения вопросов.</div>

Kyakovlev https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Pathplanning.ru_::_%D0%B0%D0%B2%D1%82%D0%BE%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B5_%D0%BF%D0%BB%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%B8%D0%B8_(2018)_(%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B5%D0%BA%D1%82)&diff=29198 2018-09-18T16:20:31Z

<p>Kyakovlev: Новая страница, с помощью формы Новый_проект</p> <hr /> <div>{{Карточка_проекта<br /> |name=Pathplanning.ru :: автоматическое планирование траектории (2018)<br /> |mentor=Константин Яковлев<br /> |mentor_login={{URLENCODE:Kyakovlev|WIKI}}<br /> |semester=Осень 2017<br /> |course=2<br /> |summer=on<br /> |number_of_students=10<br /> |categorize=yes<br /> }}<br /> <br /> === Что это за проект? ===<br /> 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. Несмотря на кажущуюся простоту это нетривиальная (challenging) задача, для решение которой необходимо не только уверенное знание математических и компьютерных наук, но и изобретательность.<br /> <br /> [[Файл:Pplru-robo.jpg|320px]]<br /> <br /> 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.).<br /> <br /> [[Файл:Pplru-1.png|320px]][[Файл:Pplru-2.png|320px]]<br /> <br /> В рамках предлагаемого проекта вы познакомитесь с основными '''методами планирования траектории на плоскости''', такими как A*, Theta*, JPS, изучите теоретические основы их работы, а также программно их реализуете.<br /> <br /> 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.).<br /> <br /> PS: Пример системы, разработанной моими студентами в рамках проектных/курсовых/дипломных работ: '''[http://pathplanning.ru pathplanning.ru]''' (используется привязка к реальным данным Openstreetmaps + собственноручно реализованные алгоритмы планирования).<br /> <br /> PPS: Обратите также внимание на проекты [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:Panov.ai А.Панова].<br /> <br /> === Чему вы научитесь? ===<br /> * алгоритмам эвристического поиска на практике<br /> * основам ООП на практике (работа с классами)<br /> * современным технологиям разработки ПО (IDE, отладка и др.)<br /> * основам разработки кросс-платформенных приложений<br /> <br /> === Какие начальные требования? ===<br /> * базовая математическая и алгоритмическая подготовка.<br /> * С/С++.<br /> * основы ООП.<br /> * технический английский (для чтения руководств, статей и пр. научно-технической литературы).<br /> <br /> === Какие будут использоваться технологии? ===<br /> * C++ в качестве языка программирования.<br /> * Qt.Creator в качестве IDE.<br /> * XML в качестве формата входных/выходных данных.<br /> <br /> === Темы вводных занятий ===<br /> * О проблеме планирования траектории, ее месте в искусственном интеллекте и робототехнике<br /> * О планировании траектории, как о задаче поиска пути на графе специального вида (формальная постановка задачи, основные методы и алгоритмы)<br /> * О среде разработки Qt.Creator, об используемых форматах входных/выходных данных<br /> * Об эвристических алгоритмах поиска пути на графе специального вида<br /> * О программной реализации алгоритмов семейства A* (декомпозиция на функциональные блоки, выбор структур и контейнеров для хранения данных поиска)<br /> <br /> <br /> Занятия будут проводится в течении всего срока выполнения проекта и соответствовать текущей фазе (сначала - общие вопросы, потом - специализированные).<br /> <br /> === Направления развития ===<br /> * Планирование в 3D<br /> * Any-angle и angle-constrained планирование (ANYA*, LIAN и др.)<br /> * Многоагентное планирование (M*, CBS и др.)<br /> * Планирование в динамической среде (D*, D* Lite)<br /> * Алгоритмы семейства RRT<br /> * Разработка GUI-утилит для систем планирования (редакторы карт, трассировщики, отладчики, визуализаторы и др.)<br /> <br /> Отдельное направление развития - интеграция разработанных методов в системы управления мобильными роботами. Как первый шаг в этом нарпавлении - интеграция с ROS, Gazebo (для TurtleBot).<br /> <br /> === Критерии оценки ===<br /> 4-5: Функционал A* реализован в программном коде, все опции (разрешенные движения, вес эвристики, breaking ties стратегии и пр.) hard-coded, проект компилируется и корректно работает (выходной файл требуемого формата).<br /> <br /> 6-7: Функционал A* реализован в программном коде, поддерживаются различные опции поиска (вес эвристики, breaking ties стратегии, разрешенные движения и пр.), проект компилируется и корректно работает (выходной файл требуемого формата). <br /> <br /> 8-9: Функционал A*, Theta* и JPS реализован в программном коде с использованием грамотной иерархии классов (наследование, не дублирование основного функционала и пр.), поддерживаются различные опции поиска (вес эвристики, breaking ties стратегии, разрешенные движения и пр.), проект компилируется и корректно работает (выходной файл требуемого формата).<br /> <br /> 10: Вполнено дополнительное индивидуальное задание по соглосованию с ментором (это может быть реализация более продвинутого алгоритма, перенос алгоритма на реального робота и пр.).<br /> <br /> PS: После выполнения работ возможно перенесение кода для управления реальным колесным роботом.<br /> <br /> === Ориентировочное расписание занятий ===<br /> ПТ 16:40-18:00<br /> + телеграмм-группа 24/7 для максимально-оперативного решения вопросов.</div>

Kyakovlev https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Pathplanning.ru_::_%D0%B0%D0%B2%D1%82%D0%BE%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B5_%D0%BF%D0%BB%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%B8%D0%B8_(%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B5%D0%BA%D1%82)&diff=23574 2017-08-28T13:18:16Z

<p>Kyakovlev: </p> <hr /> <div>{{Карточка_проекта<br /> |name=Pathplanning.ru :: автоматическое планирование траектории<br /> |mentor=Яковлев Константин<br /> |mentor_login={{URLENCODE:Kyakovlev|WIKI}}<br /> |semester=Осень 2017<br /> |course=2<br /> |summer=on<br /> |number_of_students=6<br /> |categorize=yes<br /> }}<br /> <br /> === Что это за проект? ===<br /> 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. Несмотря на кажущуюся простоту это нетривиальная (challenging) задача, для решение которой необходимо не только уверенное знание математических и компьютерных наук, но и изобретательность.<br /> <br /> [[Файл:Pplru-robo.jpg|320px]]<br /> <br /> 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.).<br /> <br /> [[Файл:Pplru-1.png|320px]][[Файл:Pplru-2.png|320px]]<br /> <br /> В рамках предлагаемого проекта вы познакомитесь с основными '''методами планирования траектории на плоскости''', такими как A*, Theta*, JPS, изучите теоретические основы их работы, а также программно их реализуете.<br /> <br /> 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.).<br /> <br /> PS: Пример системы, разработанной моими студентами в рамках проектных/курсовых/дипломных работ: '''[http://pathplanning.ru pathplanning.ru]''' (используется привязка к реальным данным Openstreetmaps + собственноручно реализованные алгоритмы планирования).<br /> <br /> PPS: Обратите также внимание на проекты [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:Panov.ai А.Панова].<br /> <br /> === Чему вы научитесь? ===<br /> * алгоритмам эвристического поиска на практике<br /> * основам ООП на практике (работа с классами)<br /> * современным технологиям разработки ПО (IDE, отладка и др.)<br /> * основам разработки кросс-платформенных приложений<br /> <br /> === Какие начальные требования? ===<br /> * базовая математическая и алгоритмическая подготовка.<br /> * С/С++.<br /> * основы ООП.<br /> * технический английский (для чтения статей).<br /> <br /> === Какие будут использоваться технологии? ===<br /> * C++ в качестве языка программирования.<br /> * Qt.Creator в качестве IDE.<br /> * XML в качестве формата входных/выходных данных.<br /> <br /> === Темы вводных занятий ===<br /> * О проблеме планирования траектории, ее месте в искусственном интеллекте и робототехнике<br /> * О планировании траектории, как о задаче поиска пути на графе специального вида (формальная постановка задачи, основные методы и алгоритмы)<br /> * О среде разработки Qt.Creator, об используемых форматах входных/выходных данных<br /> * Об эвристических алгоритмах поиска пути на графе специального вида<br /> * О программной реализации алгоритмов семейства A* (декомпозиция на функциональные блоки, выбор структур и контейнеров для хранения данных поиска)<br /> <br /> <br /> Занятия будут проводится в течении всего срока выполнения проекта и соответствовать текущей фазе (сначала - общие вопросы, потом - специализированные).<br /> <br /> === Направления развития ===<br /> * Планирование в 3D<br /> * Any-angle и angle-constrained планирование (ANYA*, LIAN и др.)<br /> * Многоагентное планирование (M*, CBS и др.)<br /> * Планирование в динамической среде (D*, D* Lite)<br /> * Алгоритмы семейства RRT<br /> * Разработка GUI-утилит для систем планирования (редакторы карт, трассировщики, отладчики, визуализаторы и др.)<br /> <br /> Отдельное направление развития - интеграция разработанных методов в системы управления мобильными роботами. Как первый шаг в этом нарпавлении - интеграция с ROS, Gazebo (для TurtleBot).<br /> <br /> === Критерии оценки ===<br /> 4-5: Функционал A* реализован в программном коде, все опции (разрешенные движения, вес эвристики, breaking ties стратегии и пр.) hard-coded, проект компилируется и корректно работает (выходной файл требуемого формата).<br /> <br /> 6-7: Функционал A* реализован в программном коде, поддерживаются различные опции поиска (вес эвристики, breaking ties стратегии, разрешенные движения и пр.), проект компилируется и корректно работает (выходной файл требуемого формата). <br /> <br /> 8-9: Функционал A*, Theta* и JPS реализован в программном коде с использованием грамотной иерархии классов (наследование, не дублирование основного функционала и пр.), поддерживаются различные опции поиска (вес эвристики, breaking ties стратегии, разрешенные движения и пр.), проект компилируется и корректно работает (выходной файл требуемого формата).<br /> <br /> 10: Программный код встроен в ROS и используется для планирования траектории TurtleBot (симуляция в Gazebo).<br /> <br /> PS: После выполнения задания на 10 возможно перенесение кода для управления реальным роботом, который будет куплен в нашу лабораторию на ФКН в октябре-ноябре 2017, и дальнейшая доработка ПО (см. направления развития).<br /> <br /> === Ориентировочное расписание занятий ===<br /> По договоренности. В 2016/2017 уч. году был ПН 16:40-18:00.</div>

Kyakovlev https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Pathplanning.ru_::_%D0%B0%D0%B2%D1%82%D0%BE%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B5_%D0%BF%D0%BB%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%B8%D0%B8_(%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B5%D0%BA%D1%82)&diff=23573 2017-08-28T13:09:02Z

<p>Kyakovlev: </p> <hr /> <div>{{Карточка_проекта<br /> |name=Pathplanning.ru :: автоматическое планирование траектории<br /> |mentor=Яковлев Константин<br /> |mentor_login={{URLENCODE:Kyakovlev|WIKI}}<br /> |semester=Осень 2017<br /> |course=2<br /> |summer=on<br /> |number_of_students=6<br /> |categorize=yes<br /> }}<br /> <br /> === Что это за проект? ===<br /> 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. Несмотря на кажущуюся простоту это нетривиальная (challenging) задача, для решение которой необходимо не только уверенное знание математических и компьютерных наук, но и изобретательность.<br /> <br /> [[Файл:Pplru-robo.jpg|320px]]<br /> <br /> 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.).<br /> <br /> [[Файл:Pplru-1.png|320px]][[Файл:Pplru-2.png|320px]]<br /> <br /> В рамках предлагаемого проекта вы познакомитесь с основными '''методами планирования траектории на плоскости''', такими как A*, Theta*, JPS, изучите теоретические основы их работы, а также программно их реализуете.<br /> <br /> 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.).<br /> <br /> PS: Пример системы, разработанной моими студентами в рамках проектных/курсовых/дипломных работ: '''[http://pathplanning.ru pathplanning.ru]''' (используется привязка к реальным данным Openstreetmaps + собственноручно реализованные алгоритмы планирования).<br /> <br /> PPS: Обратите также внимание на проекты [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:Panov.ai А.Панова].<br /> <br /> === Чему вы научитесь? ===<br /> * алгоритмам эвристического поиска на практике<br /> * основам ООП на практике (работа с классами)<br /> * современным технологиям разработки ПО (IDE, отладка и др.)<br /> * основам разработки кросс-платформенных приложений<br /> <br /> === Какие начальные требования? ===<br /> * базовая математическая и алгоритмическая подготовка.<br /> * С/С++.<br /> * основы ООП.<br /> * технический английский (для чтения статей).<br /> <br /> === Какие будут использоваться технологии? ===<br /> * C++ в качестве языка программирования.<br /> * Qt.Creator в качестве IDE.<br /> * XML в качестве формата входных/выходных данных.<br /> <br /> === Темы вводных занятий ===<br /> * О проблеме планирования траектории, ее месте в искусственном интеллекте и робототехнике<br /> * О планировании траектории, как о задаче поиска пути на графе специального вида (формальная постановка задачи, основные методы и алгоритмы)<br /> * О среде разработки Qt.Creator, об используемых форматах входных/выходных данных<br /> * Об эвристических алгоритмах поиска пути на графе специального вида<br /> * О программной реализации алгоритмов семейства A* (декомпозиция на функциональные блоки, выбор структур и контейнеров для хранения данных поиска)<br /> <br /> <br /> Занятия будут проводится в течении всего срока выполнения проекта и соответствовать текущей фазе (сначала - общие вопросы, потом - специализированные).<br /> <br /> === Направления развития ===<br /> * Планирование в 3D<br /> * Any-angle и angle-constrained планирование (ANYA*, LIAN и др.)<br /> * Многоагентное планирование (M*, CBS и др.)<br /> * Планирование в динамической среде (D*, D* Lite)<br /> * Алгоритмы семейства RRT<br /> * Разработка GUI-утилит для систем планирования (редакторы карт, трассировщики, отладчики, визуализаторы и др.)<br /> <br /> Отдельное направление развития - интеграция разработанных методов в системы управления мобильными роботами. Как первый шаг в этом нарпавлении - интеграция с ROS, Gazebo (для TurtleBot).<br /> <br /> === Критерии оценки ===<br /> 4-5: Функционал A* реализован в программном коде, все опции (разрешенные движения, вес эвристики, breaking ties стратегии и пр.) hard-coded, проект компилируется и корректно работает (выходной файл требуемого формата).<br /> <br /> 6-7: Функционал A* реализован в программном коде, поддерживаются различные опции поиска (вес эвристики, breaking ties стратегии, разрешенные движения и пр.), проект компилируется и корректно работает (выходной файл требуемого формата). <br /> <br /> 8-9: Функционал A*, Theta* и JPS реализован в программном коде с использованием грамотной иерархии классов (наследование, не дублирование основного функционала и пр.), поддерживаются различные опции поиска (вес эвристики, breaking ties стратегии, разрешенные движения и пр.), проект компилируется и корректно работает (выходной файл требуемого формата).<br /> <br /> 10: Программный код встроен в ROS и используется для планирования траектории TurtleBot (симуляция в Gazebo).<br /> <br /> PS: После выполнения задания на 10 возможно перенесение кода для управления реальным роботом, который будет куплен в нашу лабораторию на ФКН в октябре-ноябре 2017, и дальнейшая доработка ПО (см. направления развития).<br /> <br /> === Ориентировочное расписание занятий ===<br /> По договоренности. Предпочтительное время занятий: СР 15:00-20:00 ЧТ 15:00-20:00 ПТ 15:00-18:00</div>

Kyakovlev https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Pathplanning.ru_::_%D0%B0%D0%B2%D1%82%D0%BE%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B5_%D0%BF%D0%BB%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%B8%D0%B8_(%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B5%D0%BA%D1%82)&diff=23572 2017-08-28T12:56:23Z

<p>Kyakovlev: </p> <hr /> <div>{{Карточка_проекта<br /> |name=Pathplanning.ru :: автоматическое планирование траектории<br /> |mentor=Яковлев Константин<br /> |mentor_login={{URLENCODE:Kyakovlev|WIKI}}<br /> |semester=Осень 2017<br /> |course=2<br /> |summer=on<br /> |number_of_students=6<br /> |categorize=yes<br /> }}<br /> <br /> === Что это за проект? ===<br /> 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. Несмотря на кажущуюся простоту это нетривиальная (challenging) задача, для решение которой необходимо не только уверенное знание математических и компьютерных наук, но и изобретательность.<br /> <br /> [[Файл:Pplru-robo.jpg|320px]]<br /> <br /> 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.).<br /> <br /> [[Файл:Pplru-1.png|320px]][[Файл:Pplru-2.png|320px]]<br /> <br /> В рамках предлагаемого проекта вы познакомитесь с основными '''методами планирования траектории на плоскости''', такими как A*, Theta*, JPS, изучите теоретические основы их работы, а также программно их реализуете.<br /> <br /> 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.).<br /> <br /> PS: Пример системы, разработанной моими студентами в рамках проектных/курсовых/дипломных работ: '''[http://pathplanning.ru pathplanning.ru]''' (используется привязка к реальным данным Openstreetmaps + собственноручно реализованные алгоритмы планирования).<br /> <br /> PPS: Обратите также внимание на проекты [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:Panov.ai А.Панова].<br /> <br /> === Чему вы научитесь? ===<br /> * алгоритмам эвристического поиска на практике<br /> * основам ООП на практике (работа с классами)<br /> * современным технологиям разработки ПО (IDE, отладка и др.)<br /> * основам разработки кросс-платформенных приложений<br /> <br /> === Какие начальные требования? ===<br /> * базовая математическая и алгоритмическая подготовка.<br /> * С/С++.<br /> * основы ООП.<br /> * технический английский (для чтения статей).<br /> <br /> === Какие будут использоваться технологии? ===<br /> * C++ в качестве языка программирования.<br /> * Qt.Creator в качестве IDE.<br /> * XML в качестве формата входных/выходных данных.<br /> <br /> === Темы вводных занятий ===<br /> * О проблеме планирования траектории, ее месте в искусственном интеллекте и робототехнике<br /> * О планировании траектории, как о задаче поиска пути на графе специального вида (формальная постановка задачи, основные методы и алгоритмы)<br /> * О среде разработки Qt.Creator, об используемых форматах входных/выходных данных<br /> * Об эвристических алгоритмах поиска пути на графе специального вида<br /> * О программной реализации алгоритмов семейства A* (декомпозиция на функциональные блоки, выбор структур и контейнеров для хранения данных поиска)<br /> <br /> <br /> Занятия будут проводится в течении всего срока выполнения проекта и соответствовать текущей фазе (сначала - общие вопросы, потом - специализированные).<br /> <br /> === Направления развития ===<br /> * Планирование в 3D<br /> * Any-angle и angle-constrained планирование (ANYA*, LIAN и др.)<br /> * Многоагентное планирование (M*, CBS и др.)<br /> * Планирование в динамической среде (D*, D* Lite)<br /> * Алгоритмы семейства RRT<br /> * Разработка GUI-утилит для систем планирования (редакторы карт, трассировщики, отладчики, визуализаторы и др.)<br /> <br /> Отдельное направление развития - интеграция разработанных методов в системы управления мобильными роботами. Как первый шаг в этом нарпавлении - интеграция с ROS, Gazebo (для TurtleBot).<br /> <br /> === Критерии оценки ===<br /> 4-5: Функционал A* реализован в программном коде, проект компилируется и корректно работает на корректных входных данных.<br /> <br /> 6-7: Функционал A*, JPS и Theta* реализован в программном коде, проект компилируется и корректно работает на корректных входных данных.<br /> <br /> 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. <br /> <br /> 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 любых (в т.ч. &quot;испорченных&quot;) входных данных.<br /> <br /> === Ориентировочное расписание занятий ===<br /> По договоренности. Предпочтительное время занятий: СР 15:00-20:00 ЧТ 15:00-20:00 ПТ 15:00-18:00</div>

Kyakovlev https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Pathplanning.ru_::_%D0%B0%D0%B2%D1%82%D0%BE%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B5_%D0%BF%D0%BB%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%B8%D0%B8_(%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B5%D0%BA%D1%82)&diff=23571 2017-08-28T12:52:58Z

<p>Kyakovlev: </p> <hr /> <div>{{Карточка_проекта<br /> |name=Pathplanning.ru :: автоматическое планирование траектории<br /> |mentor=Яковлев Константин<br /> |mentor_login={{URLENCODE:Kyakovlev|WIKI}}<br /> |semester=Осень 2017<br /> |course=2<br /> |summer=on<br /> |number_of_students=6<br /> |categorize=yes<br /> }}<br /> <br /> === Что это за проект? ===<br /> 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. Несмотря на кажущуюся простоту это нетривиальная (challenging) задача, для решение которой необходимо не только уверенное знание математических и компьютерных наук, но и изобретательность.<br /> <br /> [[Файл:Pplru-robo.jpg|320px]]<br /> <br /> 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.).<br /> <br /> [[Файл:Pplru-1.png|320px]][[Файл:Pplru-2.png|320px]]<br /> <br /> В рамках предлагаемого проекта вы познакомитесь с основными '''методами планирования траектории на плоскости''', такими как A*, Theta*, JPS, изучите теоретические основы их работы, а также программно их реализуете.<br /> <br /> 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.).<br /> <br /> PS: Пример системы, разработанной моими студентами в рамках проектных/курсовых/дипломных работ: '''[http://pathplanning.ru pathplanning.ru]''' (используется привязка к реальным данным Openstreetmaps + собственноручно реализованные алгоритмы планирования).<br /> <br /> PPS: Обратите также внимание на проекты [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:Panov.ai А.Панова].<br /> <br /> === Чему вы научитесь? ===<br /> * алгоритмам эвристического поиска на практике<br /> * основам ООП на практике (работа с классами)<br /> * современным технологиям разработки ПО (IDE, отладка и др.)<br /> * основам разработки кросс-платформенных приложений<br /> <br /> === Какие начальные требования? ===<br /> * базовая математическая и алгоритмическая подготовка.<br /> * С/С++.<br /> * основы ООП.<br /> * технический английский (для чтения статей).<br /> <br /> === Какие будут использоваться технологии? ===<br /> * C++ в качестве языка программирования.<br /> * Qt.Creator в качестве IDE.<br /> * XML в качестве формата входных/выходных данных.<br /> <br /> === Темы вводных занятий ===<br /> * О проблеме планирования траектории, ее месте в искусственном интеллекте и робототехнике<br /> * О планировании траектории, как о задаче поиска пути на графе специального вида (формальная постановка задачи, основные методы и алгоритмы)<br /> * О среде разработки Qt.Creator, об используемых форматах входных/выходных данных<br /> * Об эвристических алгоритмах поиска пути на графе специального вида<br /> * О программной реализации алгоритмов семейства A* (декомпозиция на функциональные блоки, выбор структур и контейнеров для хранения данных поиска)<br /> <br /> <br /> Занятия будут проводится в течении всего срока выполнения проекта и соответствовать текущей фазе (сначала - общие вопросы, потом - специализированные).<br /> <br /> === Направления развития ===<br /> * Планирование в 3D<br /> * Поддержка новых алгоритмов планирования (ANYA*, LIAN и др.)<br /> * Многоагентное планирование (M*, CBS и др.)<br /> * Планирование в динамической среде (D*, D* Lite)<br /> * Разработка GUI-утилит для систем планирования (редакторы карт, трассировщики, отладчики, визуализаторы и др.)<br /> <br /> === Критерии оценки ===<br /> 4-5: Функционал A* реализован в программном коде, проект компилируется и корректно работает на корректных входных данных.<br /> <br /> 6-7: Функционал A*, JPS и Theta* реализован в программном коде, проект компилируется и корректно работает на корректных входных данных.<br /> <br /> 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. <br /> <br /> 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 любых (в т.ч. &quot;испорченных&quot;) входных данных.<br /> <br /> === Ориентировочное расписание занятий ===<br /> По договоренности. Предпочтительное время занятий: СР 15:00-20:00 ЧТ 15:00-20:00 ПТ 15:00-18:00</div>

Kyakovlev https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Pathplanning.ru_::_%D0%B0%D0%B2%D1%82%D0%BE%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B5_%D0%BF%D0%BB%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%B8%D0%B8_(%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B5%D0%BA%D1%82)&diff=23570 2017-08-28T12:35:32Z

<p>Kyakovlev: </p> <hr /> <div>{{Карточка_проекта<br /> |name=Pathplanning.ru :: автоматическое планирование траектории<br /> |mentor=Яковлев Константин<br /> |mentor_login={{URLENCODE:Kyakovlev|WIKI}}<br /> |semester=Осень 2017<br /> |course=2<br /> |summer=on<br /> |number_of_students=6<br /> |categorize=yes<br /> }}<br /> <br /> === Что это за проект? ===<br /> 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. Несмотря на кажущуюся простоту это нетривиальная (challenging) задача, для решение которой необходимо не только уверенное знание математических и компьютерных наук, но и изобретательность.<br /> <br /> [[Файл:Pplru-robo.jpg|320px]]<br /> <br /> 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.).<br /> <br /> [[Файл:Pplru-1.png|320px]][[Файл:Pplru-2.png|320px]]<br /> <br /> В рамках предлагаемого проекта вы познакомитесь с основными '''методами планирования траектории на плоскости''', такими как A*, Theta*, JPS, изучите теоретические основы их работы, а также программно их реализуете.<br /> <br /> 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.).<br /> <br /> PS: Пример системы, разработанной моими студентами в рамках проектных/курсовых/дипломных работ: '''[http://pathplanning.ru pathplanning.ru]''' (используется привязка к реальным данным Openstreetmaps + собственноручно реализованные алгоритмы планирования).<br /> <br /> PPS: Обратите также внимание на проекты [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:Panov.ai А.Панова].<br /> <br /> === Чему вы научитесь? ===<br /> * алгоритмам эвристического поиска на практике<br /> * основам ООП на практике (работа с классами)<br /> * современным технологиям разработки ПО (IDE, отладка и др.)<br /> * основам разработки кросс-платформенных приложений<br /> <br /> === Какие начальные требования? ===<br /> * базовая математическая и алгоритмическая подготовка.<br /> * С/С++.<br /> * основы ООП.<br /> * технический английский (для чтения статей).<br /> <br /> === Какие будут использоваться технологии? ===<br /> * C++ в качестве языка программирования.<br /> * Qt.Creator в качестве IDE.<br /> * XML в качестве формата входных/выходных данных.<br /> <br /> === Темы вводных занятий ===<br /> * О проблеме планирования траектории, ее месте в искусственном интеллекте<br /> * О планировании траектории, как о задаче поиска пути на графе специального вида<br /> * О среде разработки Qt.Creator, об используемых форматах входных/выходных данных<br /> <br /> === Направления развития ===<br /> * Планирование в 3D<br /> * Поддержка новых алгоритмов планирования (ANYA*, LIAN и др.)<br /> * Многоагентное планирование (M*, CBS и др.)<br /> * Планирование в динамической среде (D*, D* Lite)<br /> * Разработка GUI-утилит для систем планирования (редакторы карт, трассировщики, отладчики, визуализаторы и др.)<br /> <br /> === Критерии оценки ===<br /> 4-5: Функционал A* реализован в программном коде, проект компилируется и корректно работает на корректных входных данных.<br /> <br /> 6-7: Функционал A*, JPS и Theta* реализован в программном коде, проект компилируется и корректно работает на корректных входных данных.<br /> <br /> 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. <br /> <br /> 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 любых (в т.ч. &quot;испорченных&quot;) входных данных.<br /> <br /> === Ориентировочное расписание занятий ===<br /> По договоренности. Предпочтительное время занятий: СР 15:00-20:00 ЧТ 15:00-20:00 ПТ 15:00-18:00</div>

Kyakovlev https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Pathplanning.ru_::_%D0%B0%D0%B2%D1%82%D0%BE%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B5_%D0%BF%D0%BB%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%B8%D0%B8_(%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B5%D0%BA%D1%82)&diff=23569 2017-08-28T12:34:08Z

<p>Kyakovlev: </p> <hr /> <div>{{Карточка_проекта<br /> |name=Pathplanning.ru :: автоматическое планирование траектории<br /> |mentor=Яковлев Константин<br /> |mentor_login={{URLENCODE:Kyakovlev|WIKI}}<br /> |semester=Осень 2017<br /> |course=2<br /> |summer=on<br /> |number_of_students=6<br /> |categorize=yes<br /> }}<br /> <br /> === Что это за проект? ===<br /> 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. Несмотря на кажущуюся простоту это нетривиальная (challenging) задача, для решение которой необходимо не только уверенное знание математических и компьютерных наук, но и изобретательность.<br /> <br /> [[Файл:Pplru-robo.jpg|320px]]<br /> <br /> 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.).<br /> <br /> [[Файл:Pplru-1.png|320px]][[Файл:Pplru-2.png|320px]]<br /> <br /> В рамках предлагаемого проекта вы познакомитесь с основными '''методами планирования траектории на плоскости''', такими как A*, Theta*, JPS, изучите теоретические основы их работы, а также программно их реализуете.<br /> <br /> 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.).<br /> <br /> PS: Пример системы, разработанной моими студентами в рамках проектных/курсовых/дипломных работ: '''[http://pathplanning.ru pathplanning.ru]''' (используется привязка к реальным данным Openstreetmaps + собственноручно реализованные алгоритмы планирования).<br /> <br /> PPS: Обратите также внимание на проекты [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:Panov.ai А.Панова].<br /> <br /> === Чему вы научитесь? ===<br /> * алгоритмам эвристического поиска на практике<br /> * основам ООП на практике (работа с классами)<br /> * современным технологиям разработки ПО (IDE, отладка и др.)<br /> * основам разработки кросс-платформенных приложений<br /> <br /> === Какие начальные требования? ===<br /> * С/С++.<br /> * основы ООП.<br /> * технический английский (для чтения статей).<br /> <br /> === Какие будут использоваться технологии? ===<br /> * C++ в качестве языка программирования.<br /> * Qt.Creator в качестве IDE.<br /> * XML в качестве формата входных/выходных данных.<br /> <br /> === Темы вводных занятий ===<br /> * О проблеме планирования траектории, ее месте в искусственном интеллекте<br /> * О планировании траектории, как о задаче поиска пути на графе специального вида<br /> * О среде разработки Qt.Creator, об используемых форматах входных/выходных данных<br /> <br /> === Направления развития ===<br /> * Планирование в 3D<br /> * Поддержка новых алгоритмов планирования (ANYA*, LIAN и др.)<br /> * Многоагентное планирование (M*, CBS и др.)<br /> * Планирование в динамической среде (D*, D* Lite)<br /> * Разработка GUI-утилит для систем планирования (редакторы карт, трассировщики, отладчики, визуализаторы и др.)<br /> <br /> === Критерии оценки ===<br /> 4-5: Функционал A* реализован в программном коде, проект компилируется и корректно работает на корректных входных данных.<br /> <br /> 6-7: Функционал A*, JPS и Theta* реализован в программном коде, проект компилируется и корректно работает на корректных входных данных.<br /> <br /> 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. <br /> <br /> 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 любых (в т.ч. &quot;испорченных&quot;) входных данных.<br /> <br /> === Ориентировочное расписание занятий ===<br /> По договоренности. Предпочтительное время занятий: СР 15:00-20:00 ЧТ 15:00-20:00 ПТ 15:00-18:00</div>

Kyakovlev https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%A4%D0%B0%D0%B9%D0%BB:Pplru-robo.jpg&diff=23568 2017-08-28T12:31:52Z

<p>Kyakovlev: </p> <hr /> <div></div>

Kyakovlev https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%A4%D0%B0%D0%B9%D0%BB:Pplru-2.png&diff=23567 2017-08-28T12:20:20Z

<p>Kyakovlev: Kyakovlev загружена новая версия «Файл:Pplru-2.png»</p> <hr /> <div>Pathplanning.ru screenshot (fragment) #2</div>

Kyakovlev https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%A4%D0%B0%D0%B9%D0%BB:Pplru-1.png&diff=23566 2017-08-28T12:16:15Z

<p>Kyakovlev: Kyakovlev загружена новая версия «Файл:Pplru-1.png»</p> <hr /> <div>Pathplanning.ru screenshot (fragment) #1</div>

Kyakovlev https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:Kyakovlev&diff=23565 2017-08-28T12:05:38Z

<p>Kyakovlev: </p> <hr /> <div>{{Карточка_ментора<br /> |categorize = yes<br /> }}<br /> <br /> [[Файл:Yakovlev-spb-2014-hi-res.jpg|right|мини|Константин Яковлев]]<br /> <br /> == Яковлев Константин Сергеевич ==<br /> <br /> Кандидат физико-математических наук, ведущий научный сотрудник Федерального исследовательского центра &quot;Информатика и управление&quot; Российской академии наук (ФИУ ИУ РАН), старший преподаватель базовой кафедры [http://cs.hse.ru/mmsa/ &quot;Интеллектуальные технологии системного анализа и управления&quot; ФИЦ ИУ РАН].<br /> <br /> [https://www.hse.ru/staff/yakovlev-ks Профиль на сайте вышки].<br /> <br /> [[Файл:IMG_7982.JPG|400px|Константин Яковлев с роботом победителем Darpa Robot Challenge 2015. В лаборатории HUBO Lab, KAIST, Korea. Декабрь 2015.]]<br /> <br /> <br /> <br /> [https://postnauka.ru/video/65768 Рассказ на ПостНауке об искуственном интеллекте и беспилотниках], [https://postnauka.ru/video/72665 об интеллектуальной робототехнике].<br /> <br /> == Область научных интересов ==<br /> <br /> * искусственный интеллект,<br /> <br /> * интеллектуальные системы управления,<br /> <br /> * интеллектуальные динамические системы,<br /> <br /> * робототехника,<br /> <br /> * автоматическое планирование,<br /> <br /> * эвристический поиск,<br /> <br /> * многоагентные системы,<br /> <br /> * когнитивные агенты.<br /> <br /> == О проектной работе для студентов ФКН ==<br /> Мы с коллегой - [https://www.hse.ru/staff/apanov Александром Пановым] - курируем деятельность студенческой лаборатории искусственного интеллекта '''[http://slabai.ru/projects/ SLabAI]''' и все проекты, которые предлагаются нами для студентов ФКН, так или иначе связаны с деятельностью этой лаборатории (о которой подробнее можно ознакомиться [http://slabai.ru здесь]).<br /> <br /> Мы приглашаем заинтересованных, мотивированных и технически грамотных студентов поучаствовать в наших разработках, получить новые знания и умения, сделать яркий проект/курсовую/диплом, а для тех кому интересно заниматься наукой - принять участие в наших научных исследованиях.<br /> <br /> == Контакты ==<br /> E-mail (рабочий, ВШЭ): ''kyakovlev@hse.ru''<br /> <br /> E-mail (рабочий, ФИЦ ИУ РАН): ''yakovlev@isa.ru''<br /> <br /> Skype: konstantin.s.yakovlev<br /> <br /> Адрес (рабочий, ВШЭ): г. Москва, Кочновский проезд д.3, комн. 206,216<br /> <br /> Телефон: +7(495)772-95-90*11019<br /> <br /> Адрес (рабочий, ФИЦ ИУ РАН): г. Москва, пр-т. 60-летия Октября, д.9, комн. 1418<br /> <br /> Телефон: +7(499)135-54-57</div>

Kyakovlev https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:Kyakovlev&diff=19912 2016-08-15T14:03:11Z

<p>Kyakovlev: </p> <hr /> <div>{{Карточка_ментора<br /> |categorize = yes<br /> }}<br /> <br /> [[Файл:Yakovlev-spb-2014-hi-res.jpg|right|мини|Константин Яковлев]]<br /> <br /> == Яковлев Константин Сергеевич ==<br /> <br /> Кандидат физико-математических наук, старший научный сотрудник Федерального исследовательского центра &quot;Информатика и управление&quot; Российской академии наук, старший преподаватель базовой кафедры [http://cs.hse.ru/mmsa/ &quot;Математические методы системного анализа&quot; Института системного анализа РАН].<br /> <br /> [https://www.hse.ru/staff/yakovlev-ks Профиль на сайте вышки].<br /> <br /> [[Файл:IMG_7982.JPG|400px|Константин Яковлев с роботом победителем Darpa Robot Challenge 2015. В лаборатории HUBO Lab, KAIST, Korea. Декабрь 2015.]]<br /> <br /> <br /> <br /> [https://postnauka.ru/video/65768 Рассказ на ПостНауке об искуственном интеллекте и беспилотниках]<br /> <br /> == Область научных интересов ==<br /> <br /> * искусственный интеллект,<br /> <br /> * интеллектуальные системы управления,<br /> <br /> * интеллектуальные динамические системы,<br /> <br /> * робототехника,<br /> <br /> * автоматическое планирование,<br /> <br /> * эвристический поиск,<br /> <br /> * многоагентные системы,<br /> <br /> * когнитивные агенты.<br /> <br /> == О проектной работе для студентов ФКН ==<br /> Мы с коллегой - [https://www.hse.ru/staff/apanov Александром Пановым] - курируем деятельность студенческой лаборатории искусственного интеллекта '''[http://slabai.ru/projects/ SLabAI]''' и все проекты, которые предлагаются нами для студентов ФКН, так или иначе связаны с деятельностью этой лаборатории (о которой подробнее можно ознакомиться [http://slabai.ru здесь]).<br /> <br /> Мы приглашаем заинтересованных, мотивированных и технически грамотных студентов поучаствовать в наших разработках, получить новые знания и умения, сделать яркий проект/курсовую/диплом, а для тех кому интересно заниматься наукой - принять участие в наших научных исследованиях.<br /> <br /> == Контакты ==<br /> E-mail (рабочий, ВШЭ): ''kyakovlev@hse.ru''<br /> <br /> E-mail (рабочий, ИСА РАН): ''yakovlev@isa.ru''<br /> <br /> Skype: konstantin.s.yakovlev<br /> <br /> Адрес (рабочий, ВШЭ): г. Москва, Кочновский проезд д.3, комн. 206,216<br /> <br /> Телефон: +7(495)772-95-90*11019<br /> <br /> Адрес (рабочий, ИСА РАН): г. Москва, пр-т. 60-летия Октября, д.9, комн. 1418<br /> <br /> Телефон: +7(499)135-04-63</div>

Kyakovlev https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:Kyakovlev&diff=19903 2016-08-05T08:58:54Z

<p>Kyakovlev: </p> <hr /> <div>{{Карточка_ментора<br /> |categorize = yes<br /> }}<br /> <br /> [[Файл:Yakovlev-spb-2014-hi-res.jpg|right|мини|Константин Яковлев]]<br /> <br /> == Яковлев Константин Сергеевич ==<br /> <br /> Кандидат физико-математических наук, старший научный сотрудник Федерального исследовательского центра &quot;Информатика и управление&quot; Российской академии наук, старший преподаватель базовой кафедры [http://cs.hse.ru/mmsa/ &quot;Математические методы системного анализа&quot; Института системного анализа РАН].<br /> <br /> [https://www.hse.ru/staff/yakovlev-ks Профиль на сайте вышки].<br /> <br /> [[Файл:IMG_7982.JPG|400px|Константин Яковлев с роботом победителем Darpa Robot Challenge 2015. В лаборатории HUBO Lab, KAIST, Korea. Декабрь 2015.]]<br /> <br /> <br /> <br /> [https://postnauka.ru/video/65768 Рассказ на ПостНауке об искуственном интеллекте и беспилотниках]<br /> <br /> == Область научных интересов ==<br /> <br /> * искусственный интеллект,<br /> <br /> * интеллектуальные системы управления,<br /> <br /> * интеллектуальные динамические системы,<br /> <br /> * робототехника,<br /> <br /> * автоматическое планирование,<br /> <br /> * эвристический поиск,<br /> <br /> * многоагентные системы,<br /> <br /> * когнитивные агенты.<br /> <br /> == О проектной работе для студентов ФКН ==<br /> Мы с коллегой - [https://www.hse.ru/staff/apanov Александром Пановым] - курируем деятельность студенческой лаборатории искусственного интеллекта '''[http://slabai.ru/projects/ SLabAI]''' и все проекты, которые предлагаются нами для студентов ФКН, так или иначе связаны с деятельностью этой лаборатории (о которой подробнее можно ознакомиться [http://slabai.ru здесь]).<br /> <br /> Мы приглашаем заинтересованных, мотивированных и технически грамотных студентов поучаствовать в наших разработках, получить новые знания и умения, сделать классный проект/курсовую/диплом, а для тех кому интересно заниматься наукой - принять участие в наших научных исследованиях.<br /> <br /> == Контакты ==<br /> E-mail (рабочий, ВШЭ): ''kyakovlev@hse.ru''<br /> <br /> E-mail (рабочий, ИСА РАН): ''yakovlev@isa.ru''<br /> <br /> Skype: konstantin.s.yakovlev<br /> <br /> Адрес (рабочий, ВШЭ): г. Москва, Кочновский проезд д.3, комн. 206,216<br /> <br /> Телефон: +7(495)772-95-90*11019<br /> <br /> Адрес (рабочий, ИСА РАН): г. Москва, пр-т. 60-летия Октября, д.9, комн. 1418<br /> <br /> Телефон: +7(499)135-04-63</div>

Kyakovlev https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:Kyakovlev&diff=19902 2016-08-05T08:57:27Z

<p>Kyakovlev: </p> <hr /> <div>{{Карточка_ментора<br /> |categorize = yes<br /> }}<br /> <br /> [[Файл:Yakovlev-spb-2014-hi-res.jpg|right|мини|Константин Яковлев]]<br /> <br /> == Яковлев Константин Сергеевич ==<br /> <br /> Кандидат физико-математических наук, старший научный сотрудник Федерального исследовательского центра &quot;Информатика и управление&quot; Российской академии наук, старший преподаватель базовой кафедры [http://cs.hse.ru/mmsa/ &quot;Математические методы системного анализа&quot; Института системного анализа РАН].<br /> <br /> [https://www.hse.ru/staff/yakovlev-ks Профиль на сайте вышки].<br /> <br /> [[Файл:IMG_7982.JPG|400px|Константин Яковлев с роботом победителем Darpa Robot Challenge 2015. В лаборатории HUBO Lab, KAIST, Korea. Декабрь 2015.]]<br /> <br /> <br /> <br /> [https://postnauka.ru/video/34563 Рассказ на ПостНауке об искуственном интеллекте и беспилотниках]<br /> <br /> == Область научных интересов ==<br /> <br /> * искусственный интеллект,<br /> <br /> * интеллектуальные системы управления,<br /> <br /> * интеллектуальные динамические системы,<br /> <br /> * робототехника,<br /> <br /> * автоматическое планирование,<br /> <br /> * эвристический поиск,<br /> <br /> * многоагентные системы,<br /> <br /> * когнитивные агенты.<br /> <br /> == О проектной работе для студентов ФКН ==<br /> Мы с коллегой - [https://www.hse.ru/staff/apanov Александром Пановым] - курируем деятельность студенческой лаборатории искусственного интеллекта '''[http://slabai.ru/projects/ SLabAI]''' и все проекты, которые предлагаются нами для студентов ФКН, так или иначе связаны с деятельностью этой лаборатории (о которой подробнее можно ознакомиться [http://slabai.ru здесь]).<br /> <br /> Мы приглашаем заинтересованных, мотивированных и технически грамотных студентов поучаствовать в наших разработках, получить новые знания и умения, сделать классный проект/курсовую/диплом, а для тех кому интересно заниматься наукой - принять участие в наших научных исследованиях.<br /> <br /> == Контакты ==<br /> E-mail (рабочий, ВШЭ): ''kyakovlev@hse.ru''<br /> <br /> E-mail (рабочий, ИСА РАН): ''yakovlev@isa.ru''<br /> <br /> Skype: konstantin.s.yakovlev<br /> <br /> Адрес (рабочий, ВШЭ): г. Москва, Кочновский проезд д.3, комн. 206,216<br /> <br /> Телефон: +7(495)772-95-90*11019<br /> <br /> Адрес (рабочий, ИСА РАН): г. Москва, пр-т. 60-летия Октября, д.9, комн. 1418<br /> <br /> Телефон: +7(499)135-04-63</div>

Kyakovlev https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:Kyakovlev&diff=19901 2016-08-05T08:56:05Z

<p>Kyakovlev: </p> <hr /> <div>{{Карточка_ментора<br /> |categorize = yes<br /> }}<br /> <br /> [[Файл:Yakovlev-spb-2014-hi-res.jpg|right|мини|Константин Яковлев]]<br /> <br /> == Яковлев Константин Сергеевич ==<br /> <br /> Кандидат физико-математических наук, старший научный сотрудник Федерального исследовательского центра &quot;Информатика и управление&quot; Российской академии наук, старший преподаватель базовой кафедры [http://cs.hse.ru/mmsa/ &quot;Математические методы системного анализа&quot; Института системного анализа РАН].<br /> <br /> [https://www.hse.ru/staff/yakovlev-ks Профиль на сайте вышки].<br /> <br /> [[Файл:IMG_7982.JPG|400px|С роботом победителем Darpa Robot Challenge 2015]]<br /> <br /> <br /> <br /> [https://postnauka.ru/video/34563 Рассказ на ПостНауке об искуственном интеллекте и беспилотниках]<br /> <br /> == Область научных интересов ==<br /> <br /> * искусственный интеллект,<br /> <br /> * интеллектуальные системы управления,<br /> <br /> * интеллектуальные динамические системы,<br /> <br /> * робототехника,<br /> <br /> * автоматическое планирование,<br /> <br /> * эвристический поиск,<br /> <br /> * многоагентные системы,<br /> <br /> * когнитивные агенты.<br /> <br /> == О проектной работе для студентов ФКН ==<br /> Мы с коллегой - [https://www.hse.ru/staff/apanov Александром Пановым] - курируем деятельность студенческой лаборатории искусственного интеллекта '''[http://slabai.ru/projects/ SLabAI]''' и все проекты, которые предлагаются нами для студентов ФКН, так или иначе связаны с деятельностью этой лаборатории (о которой подробнее можно ознакомиться [http://slabai.ru здесь]).<br /> <br /> Мы приглашаем заинтересованных, мотивированных и технически грамотных студентов поучаствовать в наших разработках, получить новые знания и умения, сделать классный проект/курсовую/диплом, а для тех кому интересно заниматься наукой - принять участие в наших научных исследованиях.<br /> <br /> == Контакты ==<br /> E-mail (рабочий, ВШЭ): ''kyakovlev@hse.ru''<br /> <br /> E-mail (рабочий, ИСА РАН): ''yakovlev@isa.ru''<br /> <br /> Skype: konstantin.s.yakovlev<br /> <br /> Адрес (рабочий, ВШЭ): г. Москва, Кочновский проезд д.3, комн. 206,216<br /> <br /> Телефон: +7(495)772-95-90*11019<br /> <br /> Адрес (рабочий, ИСА РАН): г. Москва, пр-т. 60-летия Октября, д.9, комн. 1418<br /> <br /> Телефон: +7(499)135-04-63</div>

Kyakovlev https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Pathplanning.ru_::_%D0%B0%D0%B2%D1%82%D0%BE%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B5_%D0%BF%D0%BB%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%B8%D0%B8_(%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B5%D0%BA%D1%82)&diff=19895 2016-08-03T14:12:58Z

<p>Kyakovlev: </p> <hr /> <div>{{Карточка_проекта<br /> |name=Pathplanning.ru :: автоматическое планирование траектории<br /> |mentor=Яковлев Константин<br /> |mentor_login={{URLENCODE:Kyakovlev|WIKI}}<br /> |semester=Осень 2016<br /> |course=2<br /> |summer=on<br /> |number_of_students=5<br /> |categorize=yes<br /> }}<br /> <br /> === Что это за проект? ===<br /> 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.).<br /> <br /> [[Файл:Pplru-1.png|320px]][[Файл:Pplru-2.png|320px]]<br /> <br /> 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.<br /> <br /> 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.).<br /> <br /> 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).<br /> <br /> PPS: Обратите также внимание на проекты [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:Panov.ai А.Панова].<br /> <br /> === Чему вы научитесь? ===<br /> * алгоритмам эвристического поиска на практике<br /> * основам ООП на практике (работа с классами)<br /> * современным технологиям разработки ПО (IDE, отладка и др.)<br /> * основам разработки кросс-платформенных приложений<br /> <br /> === Какие начальные требования? ===<br /> * С/С++.<br /> * основы ООП.<br /> * технический английский (для чтения статей).<br /> <br /> === Какие будут использоваться технологии? ===<br /> * C++ в качестве языка программирования.<br /> * Qt.Creator в качестве IDE.<br /> * XML в качестве формата входных/выходных данных.<br /> <br /> === Темы вводных занятий ===<br /> * О проблеме планирования траектории, ее месте в искусственном интеллекте<br /> * О планировании траектории, как о задаче поиска пути на графе специального вида<br /> * О среде разработки Qt.Creator, об используемых форматах входных/выходных данных<br /> <br /> === Направления развития ===<br /> * Планирование в 3D<br /> * Поддержка новых алгоритмов планирования (ANYA*, LIAN и др.)<br /> * Многоагентное планирование (M*, CBS и др.)<br /> * Планирование в динамической среде (D*, D* Lite)<br /> * Разработка GUI-утилит для систем планирования (редакторы карт, трассировщики, отладчики, визуализаторы и др.)<br /> <br /> === Критерии оценки ===<br /> 4-5: Функционал A* реализован в программном коде, проект компилируется и корректно работает на корректных входных данных.<br /> <br /> 6-7: Функционал A*, JPS и Theta* реализован в программном коде, проект компилируется и корректно работает на корректных входных данных.<br /> <br /> 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. <br /> <br /> 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 любых (в т.ч. &quot;испорченных&quot;) входных данных.<br /> <br /> === Ориентировочное расписание занятий ===<br /> По договоренности. Предпочтительное время занятий: СР 15:00-20:00 ЧТ 15:00-20:00 ПТ 15:00-18:00</div>

Kyakovlev https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:Kyakovlev&diff=19894 2016-08-03T14:10:26Z

<p>Kyakovlev: </p> <hr /> <div>{{Карточка_ментора<br /> |categorize = yes<br /> }}<br /> <br /> [[Файл:Yakovlev-spb-2014-hi-res.jpg|right|мини|Константин Яковлев]]<br /> <br /> == Яковлев Константин Сергеевич ==<br /> <br /> Кандидат физико-математических наук, старший научный сотрудник Федерального исследовательского центра &quot;Информатика и управление&quot; Российской академии наук, старший преподаватель базовой кафедры [http://cs.hse.ru/mmsa/ &quot;Математические методы системного анализа&quot; Института системного анализа РАН].<br /> <br /> [https://www.hse.ru/staff/yakovlev-ks Профиль на сайте вышки].<br /> <br /> [[Файл:IMG_7982.JPG|400px|С роботом победителем Darpa Robot Challenge 2015]]<br /> <br /> <br /> <br /> [https://postnauka.ru/video/34563 Рассказ на ПостНауке об искуственном интеллекте и беспилотниках]<br /> <br /> == Область научных интересов ==<br /> <br /> * искусственный интеллект,<br /> <br /> * интеллектуальные системы управления,<br /> <br /> * интеллектуальные динамические системы,<br /> <br /> * робототехника,<br /> <br /> * автоматическое планирование,<br /> <br /> * эвристический поиск,<br /> <br /> * многоагентные системы,<br /> <br /> * когнитивные агенты.<br /> <br /> == О проектной работе для студентов ФКН ==<br /> Мы с коллегой - [https://www.hse.ru/staff/apanov Александром Пановым] - курируем деятельность студенческой лаборатории искуственного интеллекта '''[http://slabai.ru/projects/ SLabAI]''' и все проекты, которые предлагаются нами для студентов ФКН, так или иначе связаны с деятельностью этой лаборатории (о которой подробнее можно ознакомиться [http://slabai.ru здесь]).<br /> <br /> Мы приглашем заинтересованных, мотивированных и технически грамотных студентов поучаствовать в наших разработках, получить новые знания и умения, сделать классный проект/курсовую/диплом, а для тех кому интересно заниматься наукой - принять участие в наших научных исследованиях.<br /> <br /> == Контакты ==<br /> E-mail (рабочий, ВШЭ): ''kyakovlev@hse.ru''<br /> <br /> E-mail (рабочий, ИСА РАН): ''yakovlev@isa.ru''<br /> <br /> Skype: konstantin.s.yakovlev<br /> <br /> Адрес (рабочий, ВШЭ): г. Москва, Кочновский проезд д.3, комн. 206,216<br /> <br /> Телефон: +7(495)772-95-90*11019<br /> <br /> Адрес (рабочий, ИСА РАН): г. Москва, пр-т. 60-летия Октября, д.9, комн. 1418<br /> <br /> Телефон: +7(499)135-04-63</div>

Kyakovlev https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%A4%D0%B0%D0%B9%D0%BB:IMG_7982.JPG&diff=19893 2016-08-03T14:03:23Z

<p>Kyakovlev: </p> <hr /> <div></div>

Kyakovlev https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:Kyakovlev&diff=19892 2016-08-03T13:59:07Z

<p>Kyakovlev: </p> <hr /> <div>{{Карточка_ментора<br /> |categorize = yes<br /> }}<br /> <br /> [[Файл:Yakovlev-spb-2014-hi-res.jpg|right|мини|Константин Яковлев]]<br /> <br /> == Яковлев Константин Сергеевич ==<br /> <br /> Кандидат физико-математических наук, старший научный сотрудник Федерального исследовательского центра &quot;Информатика и управление&quot; Российской академии наук, старший преподаватель базовой кафедры [http://cs.hse.ru/mmsa/ &quot;Математические методы системного анализа&quot; Института системного анализа РАН].<br /> <br /> [https://www.hse.ru/staff/yakovlev-ks Профиль на сайте вышки].<br /> <br /> == Область научных интересов ==<br /> <br /> * искусственный интеллект,<br /> <br /> * интеллектуальные системы управления,<br /> <br /> * интеллектуальные динамические системы,<br /> <br /> * робототехника,<br /> <br /> * автоматическое планирование,<br /> <br /> * эвристический поиск,<br /> <br /> * многоагентные системы,<br /> <br /> * когнитивные агенты.<br /> <br /> == О проектной работе для студентов ФКН ==<br /> Мы с коллегой - [https://www.hse.ru/staff/apanov Александром Пановым] - курируем деятельность студенческой лаборатории искуственного интеллекта '''[http://slabai.ru/projects/ SLabAI]''' и все проекты, которые предлагаются нами для студентов ФКН, так или иначе связаны с деятельностью этой лаборатории (о которой подробнее можно ознакомиться [http://slabai.ru здесь]).<br /> <br /> Мы приглашем заинтересованных, мотивированных и технически грамотных студентов поучаствовать в наших разработках, получить новые знания и умения, сделать классный проект/курсовую/диплом, а для тех кому интересно заниматься наукой - принять участие в наших научных исследованиях.<br /> <br /> == Контакты ==<br /> E-mail (рабочий, ВШЭ): ''kyakovlev@hse.ru''<br /> <br /> E-mail (рабочий, ИСА РАН): ''yakovlev@isa.ru''<br /> <br /> Skype: konstantin.s.yakovlev<br /> <br /> Адрес (рабочий, ВШЭ): г. Москва, Кочновский проезд д.3, комн. 206,216<br /> <br /> Телефон: +7(495)772-95-90*11019<br /> <br /> Адрес (рабочий, ИСА РАН): г. Москва, пр-т. 60-летия Октября, д.9, комн. 1418<br /> <br /> Телефон: +7(499)135-04-63</div>

Kyakovlev https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:Kyakovlev&diff=19891 2016-08-03T13:47:18Z

<p>Kyakovlev: </p> <hr /> <div>{{Карточка_ментора<br /> |categorize = yes<br /> }}<br /> <br /> == Яковлев Константин Сергеевич ==<br /> <br /> Кандидат физико-математических наук, старший научный сотрудник Федерального исследовательского центра &quot;Информатика и управление&quot; Российской академии наук, старший преподаватель базовой кафедры [http://cs.hse.ru/mmsa/ &quot;Математические методы системного анализа&quot; Института системного анализа РАН].<br /> <br /> [[Файл:Yakovlev-spb-2014-hi-res.jpg|right|мини|Константин Яковлев]]<br /> <br /> == Область научных интересов ==<br /> <br /> * искусственный интеллект,<br /> <br /> * интеллектуальные системы управления,<br /> <br /> * интеллектуальные динамические системы,<br /> <br /> * робототехника,<br /> <br /> * автоматическое планирование,<br /> <br /> * эвристический поиск,<br /> <br /> * многоагентные системы,<br /> <br /> * когнитивные агенты.<br /> <br /> == О проектной работе для студентов ФКН ==<br /> Мы с коллегой - Александром Пановым - курируем деятельность студенческой лаборатории искуственного интеллекта SLabAI и все проекты, которые предлагаются нами для студентов ФКН так или иначе связаны с деятельностью лаборатории, о которой подробнее можно ознакомиться здесь.<br /> <br /> Мы приглашем и вас поучаствовать в наших разработках, получить новые знания и умения, сделать классный проект/курсовую/диплом, а для тех кому интересно заниматься - принять участие в наших научных исследованиях.<br /> <br /> <br /> == Контакты ==<br /> E-mail (рабочий, ВШЭ): ''kyakovlev@hse.ru''<br /> <br /> E-mail (рабочий, ИСА РАН): ''yakovlev@isa.ru''<br /> <br /> Skype: konstantin.s.yakovlev<br /> <br /> Адрес (рабочий, ВШЭ): г. Москва, Кочновский проезд д.3, комн. 206,216<br /> <br /> Телефон: +7(495)772-95-90*11019<br /> <br /> Адрес (рабочий, ИСА РАН): г. Москва, пр-т. 60-летия Октября, д.9, комн. 1418<br /> <br /> Телефон: +7(499)135-04-63</div>

Kyakovlev https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Pathplanning.ru_::_%D0%B0%D0%B2%D1%82%D0%BE%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B5_%D0%BF%D0%BB%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%B8%D0%B8_(%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B5%D0%BA%D1%82)&diff=19890 2016-08-03T13:38:06Z

<p>Kyakovlev: </p> <hr /> <div>{{Карточка_проекта<br /> |name=Pathplanning.ru :: автоматическое планирование траектории<br /> |mentor=Яковлев Константин<br /> |mentor_login={{URLENCODE:Kyakovlev|WIKI}}<br /> |semester=Осень 2016<br /> |course=2<br /> |summer=on<br /> |number_of_students=5<br /> |categorize=yes<br /> }}<br /> <br /> === Что это за проект? ===<br /> 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.).<br /> <br /> [[Файл:Pplru-1.png|320px]][[Файл:Pplru-2.png|320px]]<br /> <br /> 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.<br /> <br /> 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.).<br /> <br /> 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).<br /> <br /> === Чему вы научитесь? ===<br /> * алгоритмам эвристического поиска на практике<br /> * основам ООП на практике (работа с классами)<br /> * современным технологиям разработки ПО (IDE, отладка и др.)<br /> * основам разработки кросс-платформенных приложений<br /> <br /> === Какие начальные требования? ===<br /> * С/С++.<br /> * основы ООП.<br /> * технический английский (для чтения статей).<br /> <br /> === Какие будут использоваться технологии? ===<br /> * C++ в качестве языка программирования.<br /> * Qt.Creator в качестве IDE.<br /> * XML в качестве формата входных/выходных данных.<br /> <br /> === Темы вводных занятий ===<br /> * О проблеме планирования траектории, ее месте в искусственном интеллекте<br /> * О планировании траектории, как о задаче поиска пути на графе специального вида<br /> * О среде разработки Qt.Creator, об используемых форматах входных/выходных данных<br /> <br /> === Направления развития ===<br /> * Планирование в 3D<br /> * Поддержка новых алгоритмов планирования (ANYA*, LIAN и др.)<br /> * Многоагентное планирование (M*, CBS и др.)<br /> * Планирование в динамической среде (D*, D* Lite)<br /> * Разработка GUI-утилит для систем планирования (редакторы карт, трассировщики, отладчики, визуализаторы и др.)<br /> <br /> === Критерии оценки ===<br /> 4-5: Функционал A* реализован в программном коде, проект компилируется и корректно работает на корректных входных данных.<br /> <br /> 6-7: Функционал A*, JPS и Theta* реализован в программном коде, проект компилируется и корректно работает на корректных входных данных.<br /> <br /> 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. <br /> <br /> 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 любых (в т.ч. &quot;испорченных&quot;) входных данных.<br /> <br /> === Ориентировочное расписание занятий ===<br /> По договоренности. Предпочтительное время занятий: СР 15:00-20:00 ЧТ 15:00-20:00 ПТ 15:00-18:00</div>

Kyakovlev https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Pathplanning.ru_::_%D0%B0%D0%B2%D1%82%D0%BE%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B5_%D0%BF%D0%BB%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%B8%D0%B8_(%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B5%D0%BA%D1%82)&diff=19889 2016-08-03T13:34:45Z

<p>Kyakovlev: </p> <hr /> <div>{{Карточка_проекта<br /> |name=Pathplanning.ru :: автоматическое планирование траектории<br /> |mentor=Яковлев Константин<br /> |mentor_login={{URLENCODE:Kyakovlev|WIKI}}<br /> |semester=Осень 2016<br /> |course=2<br /> |summer=on<br /> |number_of_students=5<br /> |categorize=yes<br /> }}<br /> <br /> === Что это за проект? ===<br /> 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.).<br /> <br /> [[Файл:Pplru-1.png|320px]][[Файл:Pplru-2.png|320px]]<br /> <br /> 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.<br /> <br /> 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.).<br /> <br /> 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).<br /> <br /> === Чему вы научитесь? ===<br /> * алгоритмам эвристического поиска на практике<br /> * основам ООП на практике (работа с классами)<br /> * современным технологиям разработки ПО (IDE, отладка и др.)<br /> * основам разработки кросс-платформенных приложений<br /> <br /> === Какие начальные требования? ===<br /> * С/С++.<br /> * основы ООП.<br /> * технический английский (для чтения статей).<br /> <br /> === Какие будут использоваться технологии? ===<br /> * C++ в качестве языка программирования.<br /> * Qt.Creator в качестве IDE.<br /> * библиотека tinyxml для работы с XML.<br /> <br /> === Темы вводных занятий ===<br /> * О проблеме планирования траектории, ее месте в искусственном интеллекте<br /> * О планировании траектории, как о задаче поиска пути на графе специального вида<br /> * О среде разработки Qt.Creator, об используемых форматах входных/выходных<br /> <br /> === Направления развития ===<br /> * Планирование в 3D<br /> * Поддержка новых алгоритмов планирования (ANYA*, LIAN и др.)<br /> * Многоагентное планирование (M*, CBS и др.)<br /> * Планирование в динамической среде (D*, D* Lite)<br /> * Разрабока GUI-утилит для систем планирования (редакторы карт, трассировщики, отладчики, визуализаторы и др.)<br /> <br /> === Критерии оценки ===<br /> 4-5: Функционал A* реализован в программном коде, проект компилируется и корректно работает на корректных входных данных.<br /> <br /> 6-7: Функционал A*, JPS и Theta* реализован в программном коде, проект компилируется и корректно работает на корректных входных данных.<br /> <br /> 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. <br /> <br /> 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.<br /> <br /> === Ориентировочное расписание занятий ===<br /> По договоренности. Предпочтительное время занятий: СР 15:00-20:00 ЧТ 15:00-20:00 ПТ 15:00-18:00</div>

Kyakovlev https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Pathplanning.ru_::_%D0%B0%D0%B2%D1%82%D0%BE%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B5_%D0%BF%D0%BB%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%B8%D0%B8_(%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B5%D0%BA%D1%82)&diff=19888 2016-08-03T13:32:19Z

<p>Kyakovlev: </p> <hr /> <div>{{Карточка_проекта<br /> |name=Pathplanning.ru :: автоматическое планирование траектории<br /> |mentor=Яковлев Константин<br /> |mentor_login={{URLENCODE:Kyakovlev|WIKI}}<br /> |semester=Осень 2016<br /> |course=2<br /> |summer=on<br /> |number_of_students=5<br /> |categorize=yes<br /> }}<br /> <br /> === Что это за проект? ===<br /> 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.).<br /> <br /> [[Файл:Pplru-1.png|320px]][[Файл:Pplru-2.png|320px]]<br /> <br /> 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.<br /> <br /> 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).<br /> <br /> 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).<br /> <br /> === Чему вы научитесь? ===<br /> * алгоритмам эвристического поиска на практике<br /> * основам ООП на практике (работа с классами)<br /> * современным технологиям разработки ПО (IDE, отладка и др.)<br /> * основам разработки кросс-платформенных приложений<br /> <br /> === Какие начальные требования? ===<br /> * С/С++.<br /> * основы ООП.<br /> * технический английский (для чтения статей).<br /> <br /> === Какие будут использоваться технологии? ===<br /> * C++ в качестве языка программирования.<br /> * Qt.Creator в качестве IDE.<br /> * библиотека tinyxml для работы с XML.<br /> <br /> === Темы вводных занятий ===<br /> * О проблеме планирования траектории, ее месте в искусственном интеллекте<br /> * О планировании траектории, как о задаче поиска пути на графе специального вида<br /> * О среде разработки Qt.Creator, об используемых форматах входных/выходных<br /> <br /> === Направления развития ===<br /> * Планирование в 3D<br /> * Поддержка новых алгоритмов планирования (ANYA*, LIAN и др.)<br /> * Многоагентное планирование (M*, CBS и др.)<br /> * Планирование в динамической среде (D*, D* Lite)<br /> * Разрабока GUI-утилит для систем планирования (редакторы карт, трассировщики, отладчики, визуализаторы и др.)<br /> <br /> === Критерии оценки ===<br /> 4-5: Функционал A* реализован в программном коде, проект компилируется и корректно работает на корректных входных данных.<br /> <br /> 6-7: Функционал A*, JPS и Theta* реализован в программном коде, проект компилируется и корректно работает на корректных входных данных.<br /> <br /> 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. <br /> <br /> 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.<br /> <br /> === Ориентировочное расписание занятий ===<br /> По договоренности. Предпочтительное время занятий: СР 15:00-20:00 ЧТ 15:00-20:00 ПТ 15:00-18:00</div>

Kyakovlev https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Pathplanning.ru_::_%D0%B0%D0%B2%D1%82%D0%BE%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B5_%D0%BF%D0%BB%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%B8%D0%B8_(%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B5%D0%BA%D1%82)&diff=19887 2016-08-03T13:24:44Z

<p>Kyakovlev: Новая страница, с помощью формы Новый_проект</p> <hr /> <div>{{Карточка_проекта<br /> |name=Pathplanning.ru :: автоматическое планирование траектории<br /> |mentor=Яковлев Константин<br /> |mentor_login={{URLENCODE:Kyakovlev|WIKI}}<br /> |semester=Осень 2016<br /> |course=2<br /> |summer=on<br /> |number_of_students=5<br /> |categorize=yes<br /> }}<br /> <br /> === Что это за проект? ===<br /> 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.).<br /> <br /> [[Файл:Pplru-1.png|320px]][[Файл:Pplru-2.png|320px]]<br /> <br /> 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.<br /> <br /> 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).<br /> <br /> 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).<br /> <br /> === Чему вы научитесь? ===<br /> * алгоритмам эвристического поиска на практике<br /> * основам ООП на практике (работа с классами)<br /> * современным технологиям разработки ПО (IDE, отладка и др.)<br /> * основам разработки кросс-платформенных приложений<br /> <br /> === Какие начальные требования? ===<br /> * С/С++.<br /> * основы ООП.<br /> * технический английский (для чтения статей).<br /> <br /> === Какие будут использоваться технологии? ===<br /> * C++ в качестве языка программирования.<br /> * Qt.Creator в качестве IDE.<br /> * библиотека tinyxml для работы с XML.<br /> <br /> === Темы вводных занятий ===<br /> * О проблеме планирования траектории, ее месте в искусственном интеллекте<br /> * О планировании траектории, как о задаче поиска пути на графе специального вида<br /> * О среде разработки Qt.Creator, об используемых форматах входных/выходных<br /> <br /> === Направления развития ===<br /> * Планирование в 3D<br /> * Поддержка новых алгоритмов планирования (ANYA*, LIAN и др.)<br /> * Многоагентное планирование (M*, CBS и др.)<br /> * Планирование в динамической среде (D*, D* Lite)<br /> * Разрабока GUI-утилит для систем планирования (редакторы карт, трассировщики, отладчики, визуализаторы и др.)<br /> <br /> === Критерии оценки ===<br /> 4-5: Функционал A* реализован в программном коде, проект компилируется и корректно работает на корректных входных данных.<br /> <br /> 6-7: Функционал A*, JPS и Theta* реализован в программном коде, проект компилируется и корректно работает на корректных входных данных.<br /> <br /> 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. <br /> <br /> 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.<br /> <br /> === Ориентировочное расписание занятий ===<br /> По договоренности. Предпочтительное время занятий: СР 15:00-20:00 ЧТ 15:00-20:00 ПТ 15:00-18:00</div>

Kyakovlev https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:Kyakovlev&diff=17554 2015-11-19T13:04:15Z

<p>Kyakovlev: </p> <hr /> <div>{{Карточка_ментора<br /> |categorize = yes<br /> }}<br /> <br /> '''Яковлев Константин Сергеевич''' - Кандидат физико-математических наук, старший преподаватель базовой кафедры [http://cs.hse.ru/mmsa/ &quot;Математические методы системного анализа&quot; Института системного анализа РАН].<br /> <br /> [[Файл:Yakovlev-spb-2014-hi-res.jpg|400px]]<br /> <br /> <br /> ==Краткая биография==<br /> В 2004 году окончил бакалавриат физико-математического факультета Российского университета дружбы народов. Специализация – прикладная математика и информатика. Бакалаврская работа посвящена методам и алгоритмам машинного обучения.<br /> <br /> В 2006 году окончил магистратуру физико-математического факультета Российского университета дружбы народов. Специализация – прикладная математика и информатика. Магистерская работа посвящена разработке эвристического метода составления расписаний для повышения эффективности деятельности лечебно-диагностического учреждения.<br /> <br /> В 2011 году защитил диссертацию по теме «Исследование методов и разработка алгоритмов автоматического планирования траектории на плоскости» (специальность 05.13.17 – теоретические основы информатики, физико-математические науки).<br /> <br /> С 2004 по 2006 год работал разработчиком в компании СПСР-Экспресс (крупнейший логистический оператор на Российском рынке).<br /> <br /> С 2006 по 2011 год преподавал в Российском университет дружбы народов (физико-математический факультет, кафедра информационных технологий).<br /> <br /> C 2006 год работал (по совместительству) в [http://www.isa.ru Институте системного анализа Российской академии наук] (ИСА РАН).<br /> <br /> В 2011 году зачислен в штат ИСА РАН, где работает по сей день. Текущая должность - старший научный сотрудник лаборатории [http://www.isa.ru/index.php?option=com_content&amp;view=article&amp;id=163&amp;Itemid=122&amp;lang=ru «Динамические интеллектуальные системы»].<br /> <br /> С 2014 года работает в Высшей школе экономике (читаемые дисциплины: Введение в методы искусственного интеллекта (3-й курс, 3-4 модуль), научный семинар (4-й курс, 1-3 модуль)).<br /> <br /> ==Область научных интересов==<br /> <br /> * искусственный интеллект,<br /> * интеллектуальные системы управления,<br /> * интеллектуальные динамические системы,<br /> * робототехника,<br /> * автоматическое планирование,<br /> * эвристический поиск,<br /> * многоагентные системы,<br /> * когнитивные агенты.<br /> <br /> == О проектной работе для студентов ФКН 1 года обучения ==<br /> С 2010 года я руковожу работой студенческого межвузовского семинара, посвященного методам планирования траектории на плоскости. Участники этого семинара - студенты различных московских ВУЗов, аспиранты и молодые ученые, интересующиеся тематикой эвристического поиска и планирования траектории.<br /> <br /> Основная мотивация студентов к участию в работе семинара: повышение своей квалификации как исследователя, повышение своей квалификации как разработчика наукоемкого ПО, написание качественной выпускной квалификационной работы (бакалаврской, магистерской), отсутсвие проблем с &quot;академическими&quot; дисциплинами в ВУЗе (научный семинар, практика, проектный семинар и т.д.), повышение своей ценности как специалиста на рынке труда (как академическом - аспирантура, так и профессиональном - разработка ПО).<br /> <br /> В рамках семинара его участниками (студентами) разрабатывается веб-система '''[http://pathplanning.ru/ pathplanning.ru]''' (на которой &quot;обкатываются&quot; выпускные работы, проектные работы и т.д.)<br /> <br /> '''В рамках проектной работы бакалавров 1-го года обучения ФКН НИУ ВШЭ вам будут предложены проекты, так или иначе имеющие отношение к этой системе.'''<br /> <br /> Проектная работа построена таким образом, что возможным (и целесообразным) является дальнейшие продолжение работ в рамках коллективных проектов 2-4 курса, а также научного семинара 2-4 курса (с написанием выпускной квалификационной работы бакалавра, посвященной методам и алгоритмам эвристического поиска, применимым в задачах планирования траектории интеллектуальных агентов).<br /> <br /> Выбранная методика и накопленный опыт приносят вполне конкретные результаты:<br /> <br /> - с 2010 года успешно защищено более 8 бакалаврских работ, 3 магистерских работ;<br /> <br /> - успешно справившиеся с работой студенты, зарекомендовавшие себя как ответственные исполнители, нашли хорошую (интересную и высокооплачиваемую) работу в отрасли;<br /> <br /> - успешно справившиеся с работой студенты, зарекомендовавшие себя как ответственные исполнители и склонные к аналитической, научной работе, поступили в бесплатную аспирантуру РАН и приступили к выполнению научных проектов (ведущих в перспективе к защите кандидатских диссертаций), получая за это конкурентноспособное вознаграждение.<br /> <br /> == Контактная информация ==<br /> email (рабочий, ВШЭ): kyakovlev@hse.ru<br /> <br /> email (рабочий, ИСА РАН): yakovlev@isa.ru<br /> <br /> skype: konstantin.s.yakovlev<br /> <br /> Адрес (рабочий, ВШЭ): г. Москва, Кочновский проезд д.3, комн. 206,216<br /> <br /> Телефон: +7-495-772-95-90*11019<br /> <br /> Адрес (рабочий, ИСА РАН): г. Москва, пр-т. 60-летия Октября, д.9, комн. 1418<br /> <br /> Телефон: +7-499-135-04-63</div>

Kyakovlev https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:Kyakovlev&diff=17510 2015-11-09T08:08:18Z

<p>Kyakovlev: </p> <hr /> <div>{{Карточка_ментора<br /> |categorize = yes<br /> }}<br /> <br /> '''Яковлев Константин Сергеевич''' - Кандидат физико-математических наук, старший преподаватель базовой кафедры [http://cs.hse.ru/mmsa/ &quot;Математические методы системного анализа&quot; Института системного анализа РАН].<br /> [[Файл:Yakovlev-spb-2014-hi-res.jpg|800px]]<br /> <br /> <br /> ==Краткая биография==<br /> В 2004 году окончил бакалавриат физико-математического факультета Российского университета дружбы народов. Специализация – прикладная математика и информатика. Бакалаврская работа посвящена методам и алгоритмам машинного обучения.<br /> <br /> В 2006 году окончил магистратуру физико-математического факультета Российского университета дружбы народов. Специализация – прикладная математика и информатика. Магистерская работа посвящена разработке эвристического метода составления расписаний для повышения эффективности деятельности лечебно-диагностического учреждения.<br /> <br /> В 2011 году защитил диссертацию по теме «Исследование методов и разработка алгоритмов автоматического планирования траектории на плоскости» (специальность 05.13.17 – теоретические основы информатики, физико-математические науки).<br /> <br /> С 2004 по 2006 год работал разработчиком в компании СПСР-Экспресс (крупнейший логистический оператор на Российском рынке).<br /> <br /> С 2006 по 2011 год преподавал в Российском университет дружбы народов (физико-математический факультет, кафедра информационных технологий).<br /> <br /> C 2006 год работал (по совместительству) в [http://www.isa.ru Институте системного анализа Российской академии наук] (ИСА РАН).<br /> <br /> В 2011 году зачислен в штат ИСА РАН, где работает по сей день. Текущая должность - старший научный сотрудник лаборатории [http://www.isa.ru/index.php?option=com_content&amp;view=article&amp;id=163&amp;Itemid=122&amp;lang=ru «Динамические интеллектуальные системы»].<br /> <br /> С 2014 года работает в Высшей школе экономике (читаемые дисциплины: Введение в методы искусственного интеллекта (3-й курс, 3-4 модуль), научный семинар (4-й курс, 1-3 модуль)).<br /> <br /> ==Область научных интересов==<br /> <br /> * искусственный интеллект,<br /> * интеллектуальные системы управления,<br /> * интеллектуальные динамические системы,<br /> * робототехника,<br /> * автоматическое планирование,<br /> * эвристический поиск,<br /> * многоагентные системы,<br /> * когнитивные агенты.<br /> <br /> == О проектной работе для студентов ФКН 1 года обучения ==<br /> С 2010 года я руковожу работой студенческого межвузовского семинара, посвященного методам планирования траектории на плоскости. Участники этого семинара - студенты различных московских ВУЗов, аспиранты и молодые ученые, интересующиеся тематикой эвристического поиска и планирования траектории.<br /> <br /> Основная мотивация студентов к участию в работе семинара: повышение своей квалификации как исследователя, повышение своей квалификации как разработчика наукоемкого ПО, написание качественной выпускной квалификационной работы (бакалаврской, магистерской), отсутсвие проблем с &quot;академическими&quot; дисциплинами в ВУЗе (научный семинар, практика, проектный семинар и т.д.), повышение своей ценности как специалиста на рынке труда (как академическом - аспирантура, так и профессиональном - разработка ПО).<br /> <br /> В рамках семинара его участниками (студентами) разрабатывается веб-система '''[http://pathplanning.ru/ pathplanning.ru]''' (на которой &quot;обкатываются&quot; выпускные работы, проектные работы и т.д.)<br /> <br /> '''В рамках проектной работы бакалавров 1-го года обучения ФКН НИУ ВШЭ вам будут предложены проекты, так или иначе имеющие отношение к этой системе.'''<br /> <br /> Проектная работа построена таким образом, что возможным (и целесообразным) является дальнейшие продолжение работ в рамках коллективных проектов 2-4 курса, а также научного семинара 2-4 курса (с написанием выпускной квалификационной работы бакалавра, посвященной методам и алгоритмам эвристического поиска, применимым в задачах планирования траектории интеллектуальных агентов).<br /> <br /> Выбранная методика и накопленный опыт приносят вполне конкретные результаты:<br /> <br /> - с 2010 года успешно защищено более 8 бакалаврских работ, 3 магистерских работ;<br /> <br /> - успешно справившиеся с работой студенты, зарекомендовавшие себя как ответственные исполнители, нашли хорошую (интересную и высокооплачиваемую) работу в отрасли;<br /> <br /> - успешно справившиеся с работой студенты, зарекомендовавшие себя как ответственные исполнители и склонные к аналитической, научной работе, поступили в бесплатную аспирантуру РАН и приступили к выполнению научных проектов (ведущих в перспективе к защите кандидатских диссертаций), получая за это конкурентноспособное вознаграждение.<br /> <br /> == Контактная информация ==<br /> email (рабочий, ВШЭ): kyakovlev@hse.ru<br /> <br /> email (рабочий, ИСА РАН): yakovlev@isa.ru<br /> <br /> skype: konstantin.s.yakovlev<br /> <br /> Адрес (рабочий, ВШЭ): г. Москва, Кочновский проезд д.3, комн. 206,216<br /> <br /> Телефон: +7-495-772-95-90*11019<br /> <br /> Адрес (рабочий, ИСА РАН): г. Москва, пр-т. 60-летия Октября, д.9, комн. 1418<br /> <br /> Телефон: +7-499-135-04-63</div>

Kyakovlev https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%A4%D0%B0%D0%B9%D0%BB:Yakovlev-spb-2014-hi-res.jpg&diff=17509 2015-11-09T08:00:19Z

<p>Kyakovlev: Яковлев Константин Сергеевич, преподаватель ФКН ВШЭ</p> <hr /> <div>Яковлев Константин Сергеевич, преподаватель ФКН ВШЭ</div>

Kyakovlev https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Pathplanning.ru_::_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%82%D0%BE%D1%80_%D0%BA%D0%B0%D1%80%D1%82_%D0%BC%D0%B5%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B8_(%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B5%D0%BA%D1%82)&diff=948 2014-12-19T09:32:46Z

<p>Kyakovlev: </p> <hr /> <div>{{Карточка_проекта<br /> |name=pathplanning.ru :: анализатор карт местности<br /> |mentor=Яковлев Константин<br /> |mentor_login={{URLENCODE:Sakutylev|WIKI}}<br /> |semester=Весна 2015<br /> |course=1<br /> |summer=<br /> |categorize=yes<br /> }}<br /> <br /> <br /> === Что это за проект? ===<br /> Проект является частью глобального проекта по планированию траектории '''[http://pathplanning.ru pathplanning.ru]'''.<br /> <br /> [[Файл:Pplru-1.png|320px]][[Файл:Pplru-2.png|320px]]<br /> <br /> Имеется карта местности, заданная в виде матрицы проходимости (бинарная матрица, 0 – область карты является проходимой, 1 – непроходимой). Необходимо автоматически обрабатывать карты для выявления различных характеристик:<br /> - плотность заполнения;<br /> - число препятствий;<br /> - и т.д. <br /> Полученная информация в дальнейшем будет использована при проведении сравнительного тестирования различных алгоритмов планирования траектории (что является весьма актуальной научно-практической задачей).<br /> <br /> В дальнейшем возможно развитие проекта с его трансформацией, в том числе, и 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, интегрированную в онлайн-систему [http://pathplanning.ru pathplanning.ru].<br /> <br /> === Чему вы научитесь? ===<br /> * основам ООП на практике (работа с классами)<br /> * современным технологиям разработки ПО (IDE, отладка и др.)<br /> * основам разработки кросс-платформенных приложений<br /> <br /> === Какие начальные требования? ===<br /> * С/С++<br /> * основы ООП<br /> * технический английский (желательно)<br /> <br /> === Какие будут использоваться технологии? ===<br /> * Qt.Creator в качестве IDE<br /> * библиотека tinyxml для работы с XML<br /> <br /> === Темы вводных занятий ===<br /> * о системе [http://pathplanning.ru pathplanning.ru], о конкретной проектной задаче (почему она нужна и важна)<br /> * о среде разработки Qt.Creator, о формате XML, о библиотеке для работы с XML-файлами tinyxml<br /> <br /> === Направления развития ===<br /> * GUI-интерфейс<br /> * интеграция с другими проектами руководителя<br /> * интеграция с [http://pathplanning.ru pathplanning.ru]<br /> <br /> === Критерии оценки ===<br /> 4-5 функционал реализован в программном коде, проект компилируется и работает<br /> <br /> 6-7 функционал реализован в программном коде, проект компилируется и корректно работает на корректных входных данных<br /> <br /> 8-10 функционал реализован в программном коде, проект компилируется и корректно работает на любых (в т.ч. &quot;испорченных&quot;) входных данных</div>

Kyakovlev https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Pathplanning.ru_::_%D0%98%D0%B7%D0%B2%D0%BB%D0%B5%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%B8%D0%BD%D1%84%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8_%D0%B8%D0%B7_xml-%D1%84%D0%B0%D0%B9%D0%BB%D0%B0_%D0%BF%D0%BE_%D1%88%D0%B0%D0%B1%D0%BB%D0%BE%D0%BD%D1%83_(%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B5%D0%BA%D1%82)&diff=947 2014-12-19T09:31:23Z

<p>Kyakovlev: </p> <hr /> <div>{{Карточка_проекта<br /> |name=pathplanning.ru :: извлечение информации из xml-файла по шаблону<br /> |mentor=Яковлев Константин<br /> |mentor_login={{URLENCODE:Kyakovlev|WIKI}}<br /> |semester=Весна 2015<br /> |course=1<br /> |summer=on<br /> |categorize=yes<br /> }}<br /> <br /> === Что это за проект? ===<br /> Проект является частью глобального проекта по планированию траектории '''[http://pathplanning.ru pathplanning.ru]'''.<br /> <br /> [[Файл:Pplru-1.png|320px]][[Файл:Pplru-2.png|320px]]<br /> <br /> Имеется некоторое количество XML-файлов, каждый из которых содержит определенную информацию, а именно - карту местности в виде матрицы проходимости. Необходимо уметь извлекать из файла эту карту и представлять её в виде бинарной матрицы. Такое представление карты позволит в дальнейшем автоматически её обрабатывать для выявления различных характеристик (плотность заполнения, число препятствий и т.д.). В свою очередь эта информация может быть полезна при проведении сравнительного тестирования различных алгоритмов планирования траектории (что является весьма актуальной научно-практической задачей).<br /> <br /> В дальнейшем возможно развитие проекта с его трансформацией, в том числе, 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, интегрированную в онлайн-систему [http://pathplanning.ru pathplanning.ru].<br /> <br /> === Чему вы научитесь? ===<br /> * основам ООП на практике (работа с классами)<br /> * работе с xml-файлами<br /> * работе со сторонними библиотеками (разбор xml)<br /> * современным технологиям разработки ПО (IDE, отладка и др.)<br /> <br /> === Какие начальные требования? ===<br /> * С/С++<br /> * основы ООП<br /> * технический английский (желательно)<br /> <br /> === Какие будут использоваться технологии? ===<br /> * Qt.Creator в качестве IDE<br /> * библиотека tinyxml для работы с XML<br /> <br /> === Темы вводных занятий ===<br /> * О системе [http://pathplanning.ru pathplanning.ru], о конкретной проектной задаче (почему она нужна и важна)<br /> * о среде разработки Qt.Creator, о формате XML, о библиотеке для работы с XML-файлами tinyxml<br /> <br /> === Направления развития ===<br /> * GUI-интерфейс<br /> * интеграция с другими проектами руководителя<br /> * интеграция с [http://pathplanning.ru pathplanning.ru]<br /> <br /> === Критерии оценки ===<br /> 4-5 функционал реализован в программном коде, проект компилируется и работает<br /> <br /> 6-7 функционал реализован в программном коде, проект компилируется и корректно работает на корректных входных данных<br /> <br /> 8-10 функционал реализован в программном коде, проект компилируется и корректно работает на любых (в т.ч. &quot;испорченных&quot;) входных данных</div>

Kyakovlev https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Pathplanning.ru_::_%D0%98%D0%B7%D0%B2%D0%BB%D0%B5%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%B8%D0%BD%D1%84%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8_%D0%B8%D0%B7_xml-%D1%84%D0%B0%D0%B9%D0%BB%D0%B0_%D0%BF%D0%BE_%D1%88%D0%B0%D0%B1%D0%BB%D0%BE%D0%BD%D1%83_(%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B5%D0%BA%D1%82)&diff=946 2014-12-19T09:30:21Z

<p>Kyakovlev: </p> <hr /> <div>{{Карточка_проекта<br /> |name=pathplanning.ru :: извлечение информации из xml-файла по шаблону<br /> |mentor=Яковлев Константин<br /> |mentor_login={{URLENCODE:Kyakovlev|WIKI}}<br /> |semester=Весна 2015<br /> |course=1<br /> |summer=on<br /> |categorize=yes<br /> }}<br /> <br /> === Что это за проект? ===<br /> Проект является частью глобального проекта по планированию траектории '''[http://pathplanning.ru pathplanning.ru]'''.<br /> <br /> [[Файл:Pplru-1.png|320px]][[Файл:Pplru-2.png|320px]]<br /> <br /> Имеется некоторое количество XML-файлов, каждый из которых содержит определенную информацию, а именно - карту местности в виде матрицы проходимости. Необходимо уметь извлекать из файла эту карту и представлять её в виде бинарной матрицы. Такое представление карты позволит в дальнейшем автоматически её обрабатывать для выявления различных характеристик (плотность заполнения, число препятствий и т.д.). В свою очередь эта информация может быть полезна при проведении сравнительного тестирования различных алгоритмов планирования траектории (что является весьма актуальной научно-практической задачей).<br /> <br /> В дальнейшем возможно развитие проекта с его трансформацией, в том числе, и в хорошую дипломную работу (выпускную квалификационную работу бакалавра), содержащую как научную часть (методы и алгоритмы интеллектуального планирования траектории), так и практическую – программную реализацию алгоритмов, интегрированную в онлайн-систему [http://pathplanning.ru pathplanning.ru].<br /> <br /> === Чему вы научитесь? ===<br /> * основам ООП на практике (работа с классами)<br /> * работе с xml-файлами<br /> * работе со сторонними библиотеками (разбор xml)<br /> * современным технологиям разработки ПО (IDE, отладка и др.)<br /> <br /> === Какие начальные требования? ===<br /> * С/С++<br /> * основы ООП<br /> * технический английский (желательно)<br /> <br /> === Какие будут использоваться технологии? ===<br /> * Qt.Creator в качестве IDE<br /> * библиотека tinyxml для работы с XML<br /> <br /> === Темы вводных занятий ===<br /> * О системе [http://pathplanning.ru pathplanning.ru], о конкретной проектной задаче (почему она нужна и важна)<br /> * о среде разработки Qt.Creator, о формате XML, о библиотеке для работы с XML-файлами tinyxml<br /> <br /> === Направления развития ===<br /> * GUI-интерфейс<br /> * интеграция с другими проектами руководителя<br /> * интеграция с [http://pathplanning.ru pathplanning.ru]<br /> <br /> === Критерии оценки ===<br /> 4-5 функционал реализован в программном коде, проект компилируется и работает<br /> <br /> 6-7 функционал реализован в программном коде, проект компилируется и корректно работает на корректных входных данных<br /> <br /> 8-10 функционал реализован в программном коде, проект компилируется и корректно работает на любых (в т.ч. &quot;испорченных&quot;) входных данных</div>

Kyakovlev https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Pathplanning.ru_::_%D0%98%D0%B7%D0%B2%D0%BB%D0%B5%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%B8%D0%BD%D1%84%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8_%D0%B8%D0%B7_xml-%D1%84%D0%B0%D0%B9%D0%BB%D0%B0_%D0%BF%D0%BE_%D1%88%D0%B0%D0%B1%D0%BB%D0%BE%D0%BD%D1%83_(%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B5%D0%BA%D1%82)&diff=945 2014-12-19T09:29:52Z

<p>Kyakovlev: </p> <hr /> <div>{{Карточка_проекта<br /> |name=pathplanning.ru :: извлечение информации из xml-файла по шаблону<br /> |mentor=Яковлев Константин<br /> |mentor_login={{URLENCODE:Kyakovlev|WIKI}}<br /> |semester=Весна 2015<br /> |course=1<br /> |summer=on<br /> |categorize=yes<br /> }}<br /> <br /> === Что это за проект? ===<br /> Проект является частью глобального проекта по планированию траектории '''[http://pathplanning.ru pathplanning.ru]'''.<br /> <br /> [[Файл:Pplru-1.png|300px]][[Файл:Pplru-2.png|300px]]<br /> <br /> Имеется некоторое количество XML-файлов, каждый из которых содержит определенную информацию, а именно - карту местности в виде матрицы проходимости. Необходимо уметь извлекать из файла эту карту и представлять её в виде бинарной матрицы. Такое представление карты позволит в дальнейшем автоматически её обрабатывать для выявления различных характеристик (плотность заполнения, число препятствий и т.д.). В свою очередь эта информация может быть полезна при проведении сравнительного тестирования различных алгоритмов планирования траектории (что является весьма актуальной научно-практической задачей).<br /> <br /> В дальнейшем возможно развитие проекта с его трансформацией, в том числе, и в хорошую дипломную работу (выпускную квалификационную работу бакалавра), содержащую как научную часть (методы и алгоритмы интеллектуального планирования траектории), так и практическую – программную реализацию алгоритмов, интегрированную в онлайн-систему [http://pathplanning.ru pathplanning.ru].<br /> <br /> === Чему вы научитесь? ===<br /> * основам ООП на практике (работа с классами)<br /> * работе с xml-файлами<br /> * работе со сторонними библиотеками (разбор xml)<br /> * современным технологиям разработки ПО (IDE, отладка и др.)<br /> <br /> === Какие начальные требования? ===<br /> * С/С++<br /> * основы ООП<br /> * технический английский (желательно)<br /> <br /> === Какие будут использоваться технологии? ===<br /> * Qt.Creator в качестве IDE<br /> * библиотека tinyxml для работы с XML<br /> <br /> === Темы вводных занятий ===<br /> * О системе [http://pathplanning.ru pathplanning.ru], о конкретной проектной задаче (почему она нужна и важна)<br /> * о среде разработки Qt.Creator, о формате XML, о библиотеке для работы с XML-файлами tinyxml<br /> <br /> === Направления развития ===<br /> * GUI-интерфейс<br /> * интеграция с другими проектами руководителя<br /> * интеграция с [http://pathplanning.ru pathplanning.ru]<br /> <br /> === Критерии оценки ===<br /> 4-5 функционал реализован в программном коде, проект компилируется и работает<br /> <br /> 6-7 функционал реализован в программном коде, проект компилируется и корректно работает на корректных входных данных<br /> <br /> 8-10 функционал реализован в программном коде, проект компилируется и корректно работает на любых (в т.ч. &quot;испорченных&quot;) входных данных</div>

Kyakovlev https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Pathplanning.ru_::_%D0%98%D0%B7%D0%B2%D0%BB%D0%B5%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%B8%D0%BD%D1%84%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8_%D0%B8%D0%B7_xml-%D1%84%D0%B0%D0%B9%D0%BB%D0%B0_%D0%BF%D0%BE_%D1%88%D0%B0%D0%B1%D0%BB%D0%BE%D0%BD%D1%83_(%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B5%D0%BA%D1%82)&diff=944 2014-12-19T09:29:29Z

<p>Kyakovlev: </p> <hr /> <div>{{Карточка_проекта<br /> |name=pathplanning.ru :: извлечение информации из xml-файла по шаблону<br /> |mentor=Яковлев Константин<br /> |mentor_login={{URLENCODE:Kyakovlev|WIKI}}<br /> |semester=Весна 2015<br /> |course=1<br /> |summer=on<br /> |categorize=yes<br /> }}<br /> <br /> === Что это за проект? ===<br /> Проект является частью глобального проекта по планированию траектории '''[http://pathplanning.ru pathplanning.ru]'''.<br /> <br /> [[Файл:Pplru-1.png|400px]][[Файл:Pplru-2.png|400px]]<br /> <br /> Имеется некоторое количество XML-файлов, каждый из которых содержит определенную информацию, а именно - карту местности в виде матрицы проходимости. Необходимо уметь извлекать из файла эту карту и представлять её в виде бинарной матрицы. Такое представление карты позволит в дальнейшем автоматически её обрабатывать для выявления различных характеристик (плотность заполнения, число препятствий и т.д.). В свою очередь эта информация может быть полезна при проведении сравнительного тестирования различных алгоритмов планирования траектории (что является весьма актуальной научно-практической задачей).<br /> <br /> В дальнейшем возможно развитие проекта с его трансформацией, в том числе, и в хорошую дипломную работу (выпускную квалификационную работу бакалавра), содержащую как научную часть (методы и алгоритмы интеллектуального планирования траектории), так и практическую – программную реализацию алгоритмов, интегрированную в онлайн-систему [http://pathplanning.ru pathplanning.ru].<br /> <br /> === Чему вы научитесь? ===<br /> * основам ООП на практике (работа с классами)<br /> * работе с xml-файлами<br /> * работе со сторонними библиотеками (разбор xml)<br /> * современным технологиям разработки ПО (IDE, отладка и др.)<br /> <br /> === Какие начальные требования? ===<br /> * С/С++<br /> * основы ООП<br /> * технический английский (желательно)<br /> <br /> === Какие будут использоваться технологии? ===<br /> * Qt.Creator в качестве IDE<br /> * библиотека tinyxml для работы с XML<br /> <br /> === Темы вводных занятий ===<br /> * О системе [http://pathplanning.ru pathplanning.ru], о конкретной проектной задаче (почему она нужна и важна)<br /> * о среде разработки Qt.Creator, о формате XML, о библиотеке для работы с XML-файлами tinyxml<br /> <br /> === Направления развития ===<br /> * GUI-интерфейс<br /> * интеграция с другими проектами руководителя<br /> * интеграция с [http://pathplanning.ru pathplanning.ru]<br /> <br /> === Критерии оценки ===<br /> 4-5 функционал реализован в программном коде, проект компилируется и работает<br /> <br /> 6-7 функционал реализован в программном коде, проект компилируется и корректно работает на корректных входных данных<br /> <br /> 8-10 функционал реализован в программном коде, проект компилируется и корректно работает на любых (в т.ч. &quot;испорченных&quot;) входных данных</div>

Kyakovlev https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Pathplanning.ru_::_%D0%98%D0%B7%D0%B2%D0%BB%D0%B5%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%B8%D0%BD%D1%84%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8_%D0%B8%D0%B7_xml-%D1%84%D0%B0%D0%B9%D0%BB%D0%B0_%D0%BF%D0%BE_%D1%88%D0%B0%D0%B1%D0%BB%D0%BE%D0%BD%D1%83_(%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B5%D0%BA%D1%82)&diff=943 2014-12-19T09:29:16Z

<p>Kyakovlev: </p> <hr /> <div>{{Карточка_проекта<br /> |name=pathplanning.ru :: извлечение информации из xml-файла по шаблону<br /> |mentor=Яковлев Константин<br /> |mentor_login={{URLENCODE:Kyakovlev|WIKI}}<br /> |semester=Весна 2015<br /> |course=1<br /> |summer=on<br /> |categorize=yes<br /> }}<br /> <br /> === Что это за проект? ===<br /> Проект является частью глобального проекта по планированию траектории '''[http://pathplanning.ru pathplanning.ru]'''.<br /> <br /> [[Файл:Pplru-1.png|frame|400px]][[Файл:Pplru-2.png|frame|400px]]<br /> <br /> Имеется некоторое количество XML-файлов, каждый из которых содержит определенную информацию, а именно - карту местности в виде матрицы проходимости. Необходимо уметь извлекать из файла эту карту и представлять её в виде бинарной матрицы. Такое представление карты позволит в дальнейшем автоматически её обрабатывать для выявления различных характеристик (плотность заполнения, число препятствий и т.д.). В свою очередь эта информация может быть полезна при проведении сравнительного тестирования различных алгоритмов планирования траектории (что является весьма актуальной научно-практической задачей).<br /> <br /> В дальнейшем возможно развитие проекта с его трансформацией, в том числе, и в хорошую дипломную работу (выпускную квалификационную работу бакалавра), содержащую как научную часть (методы и алгоритмы интеллектуального планирования траектории), так и практическую – программную реализацию алгоритмов, интегрированную в онлайн-систему [http://pathplanning.ru pathplanning.ru].<br /> <br /> === Чему вы научитесь? ===<br /> * основам ООП на практике (работа с классами)<br /> * работе с xml-файлами<br /> * работе со сторонними библиотеками (разбор xml)<br /> * современным технологиям разработки ПО (IDE, отладка и др.)<br /> <br /> === Какие начальные требования? ===<br /> * С/С++<br /> * основы ООП<br /> * технический английский (желательно)<br /> <br /> === Какие будут использоваться технологии? ===<br /> * Qt.Creator в качестве IDE<br /> * библиотека tinyxml для работы с XML<br /> <br /> === Темы вводных занятий ===<br /> * О системе [http://pathplanning.ru pathplanning.ru], о конкретной проектной задаче (почему она нужна и важна)<br /> * о среде разработки Qt.Creator, о формате XML, о библиотеке для работы с XML-файлами tinyxml<br /> <br /> === Направления развития ===<br /> * GUI-интерфейс<br /> * интеграция с другими проектами руководителя<br /> * интеграция с [http://pathplanning.ru pathplanning.ru]<br /> <br /> === Критерии оценки ===<br /> 4-5 функционал реализован в программном коде, проект компилируется и работает<br /> <br /> 6-7 функционал реализован в программном коде, проект компилируется и корректно работает на корректных входных данных<br /> <br /> 8-10 функционал реализован в программном коде, проект компилируется и корректно работает на любых (в т.ч. &quot;испорченных&quot;) входных данных</div>

Kyakovlev https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Pathplanning.ru_::_%D0%98%D0%B7%D0%B2%D0%BB%D0%B5%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%B8%D0%BD%D1%84%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8_%D0%B8%D0%B7_xml-%D1%84%D0%B0%D0%B9%D0%BB%D0%B0_%D0%BF%D0%BE_%D1%88%D0%B0%D0%B1%D0%BB%D0%BE%D0%BD%D1%83_(%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B5%D0%BA%D1%82)&diff=942 2014-12-19T09:27:54Z

<p>Kyakovlev: </p> <hr /> <div>{{Карточка_проекта<br /> |name=pathplanning.ru :: извлечение информации из xml-файла по шаблону<br /> |mentor=Яковлев Константин<br /> |mentor_login={{URLENCODE:Kyakovlev|WIKI}}<br /> |semester=Весна 2015<br /> |course=1<br /> |summer=on<br /> |categorize=yes<br /> }}<br /> <br /> === Что это за проект? ===<br /> Проект является частью глобального проекта по планированию траектории '''[http://pathplanning.ru pathplanning.ru]'''.<br /> <br /> [[Файл:Pplru-1.png|400px|frame]][[Файл:Pplru-2.png|400px|frame]]<br /> <br /> Имеется некоторое количество XML-файлов, каждый из которых содержит определенную информацию, а именно - карту местности в виде матрицы проходимости. Необходимо уметь извлекать из файла эту карту и представлять её в виде бинарной матрицы. Такое представление карты позволит в дальнейшем автоматически её обрабатывать для выявления различных характеристик (плотность заполнения, число препятствий и т.д.). В свою очередь эта информация может быть полезна при проведении сравнительного тестирования различных алгоритмов планирования траектории (что является весьма актуальной научно-практической задачей).<br /> <br /> В дальнейшем возможно развитие проекта с его трансформацией, в том числе, и в хорошую дипломную работу (выпускную квалификационную работу бакалавра), содержащую как научную часть (методы и алгоритмы интеллектуального планирования траектории), так и практическую – программную реализацию алгоритмов, интегрированную в онлайн-систему [http://pathplanning.ru pathplanning.ru].<br /> <br /> === Чему вы научитесь? ===<br /> * основам ООП на практике (работа с классами)<br /> * работе с xml-файлами<br /> * работе со сторонними библиотеками (разбор xml)<br /> * современным технологиям разработки ПО (IDE, отладка и др.)<br /> <br /> === Какие начальные требования? ===<br /> * С/С++<br /> * основы ООП<br /> * технический английский (желательно)<br /> <br /> === Какие будут использоваться технологии? ===<br /> * Qt.Creator в качестве IDE<br /> * библиотека tinyxml для работы с XML<br /> <br /> === Темы вводных занятий ===<br /> * О системе [http://pathplanning.ru pathplanning.ru], о конкретной проектной задаче (почему она нужна и важна)<br /> * о среде разработки Qt.Creator, о формате XML, о библиотеке для работы с XML-файлами tinyxml<br /> <br /> === Направления развития ===<br /> * GUI-интерфейс<br /> * интеграция с другими проектами руководителя<br /> * интеграция с [http://pathplanning.ru pathplanning.ru]<br /> <br /> === Критерии оценки ===<br /> 4-5 функционал реализован в программном коде, проект компилируется и работает<br /> <br /> 6-7 функционал реализован в программном коде, проект компилируется и корректно работает на корректных входных данных<br /> <br /> 8-10 функционал реализован в программном коде, проект компилируется и корректно работает на любых (в т.ч. &quot;испорченных&quot;) входных данных</div>

Kyakovlev https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Pathplanning.ru_::_%D0%98%D0%B7%D0%B2%D0%BB%D0%B5%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%B8%D0%BD%D1%84%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8_%D0%B8%D0%B7_xml-%D1%84%D0%B0%D0%B9%D0%BB%D0%B0_%D0%BF%D0%BE_%D1%88%D0%B0%D0%B1%D0%BB%D0%BE%D0%BD%D1%83_(%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B5%D0%BA%D1%82)&diff=941 2014-12-19T09:25:54Z

<p>Kyakovlev: </p> <hr /> <div>{{Карточка_проекта<br /> |name=pathplanning.ru :: извлечение информации из xml-файла по шаблону<br /> |mentor=Яковлев Константин<br /> |mentor_login={{URLENCODE:Kyakovlev|WIKI}}<br /> |semester=Весна 2015<br /> |course=1<br /> |summer=on<br /> |categorize=yes<br /> }}<br /> <br /> === Что это за проект? ===<br /> Проект является частью глобального проекта по планированию траектории '''[http://pathplanning.ru pathplanning.ru]'''.<br /> <br /> [[Файл:Pplru-1.png|400px]][[Файл:Pplru-2.png|400px]]<br /> <br /> Имеется некоторое количество XML-файлов, каждый из которых содержит определенную информацию, а именно - карту местности в виде матрицы проходимости. Необходимо уметь извлекать из файла эту карту и представлять её в виде бинарной матрицы. Такое представление карты позволит в дальнейшем автоматически её обрабатывать для выявления различных характеристик (плотность заполнения, число препятствий и т.д.). В свою очередь эта информация может быть полезна при проведении сравнительного тестирования различных алгоритмов планирования траектории (что является весьма актуальной научно-практической задачей).<br /> <br /> В дальнейшем возможно развитие проекта с его трансформацией, в том числе, и в хорошую дипломную работу (выпускную квалификационную работу бакалавра), содержащую как научную часть (методы и алгоритмы интеллектуального планирования траектории), так и практическую – программную реализацию алгоритмов, интегрированную в онлайн-систему [http://pathplanning.ru pathplanning.ru].<br /> <br /> === Чему вы научитесь? ===<br /> * основам ООП на практике (работа с классами)<br /> * работе с xml-файлами<br /> * работе со сторонними библиотеками (разбор xml)<br /> * современным технологиям разработки ПО (IDE, отладка и др.)<br /> <br /> === Какие начальные требования? ===<br /> * С/С++<br /> * основы ООП<br /> * технический английский (желательно)<br /> <br /> === Какие будут использоваться технологии? ===<br /> * Qt.Creator в качестве IDE<br /> * библиотека tinyxml для работы с XML<br /> <br /> === Темы вводных занятий ===<br /> * О системе [http://pathplanning.ru pathplanning.ru], о конкретной проектной задаче (почему она нужна и важна)<br /> * о среде разработки Qt.Creator, о формате XML, о библиотеке для работы с XML-файлами tinyxml<br /> <br /> === Направления развития ===<br /> * GUI-интерфейс<br /> * интеграция с другими проектами руководителя<br /> * интеграция с [http://pathplanning.ru pathplanning.ru]<br /> <br /> === Критерии оценки ===<br /> 4-5 функционал реализован в программном коде, проект компилируется и работает<br /> <br /> 6-7 функционал реализован в программном коде, проект компилируется и корректно работает на корректных входных данных<br /> <br /> 8-10 функционал реализован в программном коде, проект компилируется и корректно работает на любых (в т.ч. &quot;испорченных&quot;) входных данных</div>

Kyakovlev https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Pathplanning.ru_::_%D0%98%D0%B7%D0%B2%D0%BB%D0%B5%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%B8%D0%BD%D1%84%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8_%D0%B8%D0%B7_xml-%D1%84%D0%B0%D0%B9%D0%BB%D0%B0_%D0%BF%D0%BE_%D1%88%D0%B0%D0%B1%D0%BB%D0%BE%D0%BD%D1%83_(%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B5%D0%BA%D1%82)&diff=940 2014-12-19T09:25:01Z

<p>Kyakovlev: </p> <hr /> <div>{{Карточка_проекта<br /> |name=pathplanning.ru :: извлечение информации из xml-файла по шаблону<br /> |mentor=Яковлев Константин<br /> |mentor_login={{URLENCODE:Kyakovlev|WIKI}}<br /> |semester=Весна 2015<br /> |course=1<br /> |summer=on<br /> |categorize=yes<br /> }}<br /> <br /> === Что это за проект? ===<br /> Проект является частью глобального проекта по планированию траектории '''[http://pathplanning.ru pathplanning.ru]'''.<br /> <br /> [[Файл:Pplru-2.png|400px]]<br /> <br /> Имеется некоторое количество XML-файлов, каждый из которых содержит определенную информацию, а именно - карту местности в виде матрицы проходимости. Необходимо уметь извлекать из файла эту карту и представлять её в виде бинарной матрицы. Такое представление карты позволит в дальнейшем автоматически её обрабатывать для выявления различных характеристик (плотность заполнения, число препятствий и т.д.). В свою очередь эта информация может быть полезна при проведении сравнительного тестирования различных алгоритмов планирования траектории (что является весьма актуальной научно-практической задачей).<br /> <br /> В дальнейшем возможно развитие проекта с его трансформацией, в том числе, и в хорошую дипломную работу (выпускную квалификационную работу бакалавра), содержащую как научную часть (методы и алгоритмы интеллектуального планирования траектории), так и практическую – программную реализацию алгоритмов, интегрированную в онлайн-систему [http://pathplanning.ru pathplanning.ru].<br /> <br /> === Чему вы научитесь? ===<br /> * основам ООП на практике (работа с классами)<br /> * работе с xml-файлами<br /> * работе со сторонними библиотеками (разбор xml)<br /> * современным технологиям разработки ПО (IDE, отладка и др.)<br /> <br /> === Какие начальные требования? ===<br /> * С/С++<br /> * основы ООП<br /> * технический английский (желательно)<br /> <br /> === Какие будут использоваться технологии? ===<br /> * Qt.Creator в качестве IDE<br /> * библиотека tinyxml для работы с XML<br /> <br /> === Темы вводных занятий ===<br /> * О системе [http://pathplanning.ru pathplanning.ru], о конкретной проектной задаче (почему она нужна и важна)<br /> * о среде разработки Qt.Creator, о формате XML, о библиотеке для работы с XML-файлами tinyxml<br /> <br /> === Направления развития ===<br /> * GUI-интерфейс<br /> * интеграция с другими проектами руководителя<br /> * интеграция с [http://pathplanning.ru pathplanning.ru]<br /> <br /> === Критерии оценки ===<br /> 4-5 функционал реализован в программном коде, проект компилируется и работает<br /> <br /> 6-7 функционал реализован в программном коде, проект компилируется и корректно работает на корректных входных данных<br /> <br /> 8-10 функционал реализован в программном коде, проект компилируется и корректно работает на любых (в т.ч. &quot;испорченных&quot;) входных данных</div>

Kyakovlev https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Pathplanning.ru_::_%D0%98%D0%B7%D0%B2%D0%BB%D0%B5%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%B8%D0%BD%D1%84%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8_%D0%B8%D0%B7_xml-%D1%84%D0%B0%D0%B9%D0%BB%D0%B0_%D0%BF%D0%BE_%D1%88%D0%B0%D0%B1%D0%BB%D0%BE%D0%BD%D1%83_(%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B5%D0%BA%D1%82)&diff=939 2014-12-19T09:24:40Z

<p>Kyakovlev: </p> <hr /> <div>{{Карточка_проекта<br /> |name=pathplanning.ru :: извлечение информации из xml-файла по шаблону<br /> |mentor=Яковлев Константин<br /> |mentor_login={{URLENCODE:Kyakovlev|WIKI}}<br /> |semester=Весна 2015<br /> |course=1<br /> |summer=on<br /> |categorize=yes<br /> }}<br /> <br /> === Что это за проект? ===<br /> Проект является частью глобального проекта по планированию траектории '''[http://pathplanning.ru pathplanning.ru]'''.<br /> <br /> [[Файл:Pplru-2.png|400px|left|]<br /> <br /> Имеется некоторое количество XML-файлов, каждый из которых содержит определенную информацию, а именно - карту местности в виде матрицы проходимости. Необходимо уметь извлекать из файла эту карту и представлять её в виде бинарной матрицы. Такое представление карты позволит в дальнейшем автоматически её обрабатывать для выявления различных характеристик (плотность заполнения, число препятствий и т.д.). В свою очередь эта информация может быть полезна при проведении сравнительного тестирования различных алгоритмов планирования траектории (что является весьма актуальной научно-практической задачей).<br /> <br /> В дальнейшем возможно развитие проекта с его трансформацией, в том числе, и в хорошую дипломную работу (выпускную квалификационную работу бакалавра), содержащую как научную часть (методы и алгоритмы интеллектуального планирования траектории), так и практическую – программную реализацию алгоритмов, интегрированную в онлайн-систему [http://pathplanning.ru pathplanning.ru].<br /> <br /> === Чему вы научитесь? ===<br /> * основам ООП на практике (работа с классами)<br /> * работе с xml-файлами<br /> * работе со сторонними библиотеками (разбор xml)<br /> * современным технологиям разработки ПО (IDE, отладка и др.)<br /> <br /> === Какие начальные требования? ===<br /> * С/С++<br /> * основы ООП<br /> * технический английский (желательно)<br /> <br /> === Какие будут использоваться технологии? ===<br /> * Qt.Creator в качестве IDE<br /> * библиотека tinyxml для работы с XML<br /> <br /> === Темы вводных занятий ===<br /> * О системе [http://pathplanning.ru pathplanning.ru], о конкретной проектной задаче (почему она нужна и важна)<br /> * о среде разработки Qt.Creator, о формате XML, о библиотеке для работы с XML-файлами tinyxml<br /> <br /> === Направления развития ===<br /> * GUI-интерфейс<br /> * интеграция с другими проектами руководителя<br /> * интеграция с [http://pathplanning.ru pathplanning.ru]<br /> <br /> === Критерии оценки ===<br /> 4-5 функционал реализован в программном коде, проект компилируется и работает<br /> <br /> 6-7 функционал реализован в программном коде, проект компилируется и корректно работает на корректных входных данных<br /> <br /> 8-10 функционал реализован в программном коде, проект компилируется и корректно работает на любых (в т.ч. &quot;испорченных&quot;) входных данных</div>

Kyakovlev https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Pathplanning.ru_::_%D0%98%D0%B7%D0%B2%D0%BB%D0%B5%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%B8%D0%BD%D1%84%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8_%D0%B8%D0%B7_xml-%D1%84%D0%B0%D0%B9%D0%BB%D0%B0_%D0%BF%D0%BE_%D1%88%D0%B0%D0%B1%D0%BB%D0%BE%D0%BD%D1%83_(%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B5%D0%BA%D1%82)&diff=938 2014-12-19T09:24:08Z

<p>Kyakovlev: </p> <hr /> <div>{{Карточка_проекта<br /> |name=pathplanning.ru :: извлечение информации из xml-файла по шаблону<br /> |mentor=Яковлев Константин<br /> |mentor_login={{URLENCODE:Kyakovlev|WIKI}}<br /> |semester=Весна 2015<br /> |course=1<br /> |summer=on<br /> |categorize=yes<br /> }}<br /> <br /> === Что это за проект? ===<br /> Проект является частью глобального проекта по планированию траектории '''[http://pathplanning.ru pathplanning.ru]'''.<br /> <br /> [[Файл:Pplru-2.png|200px|thumb|left|описание]]<br /> <br /> Имеется некоторое количество XML-файлов, каждый из которых содержит определенную информацию, а именно - карту местности в виде матрицы проходимости. Необходимо уметь извлекать из файла эту карту и представлять её в виде бинарной матрицы. Такое представление карты позволит в дальнейшем автоматически её обрабатывать для выявления различных характеристик (плотность заполнения, число препятствий и т.д.). В свою очередь эта информация может быть полезна при проведении сравнительного тестирования различных алгоритмов планирования траектории (что является весьма актуальной научно-практической задачей).<br /> <br /> В дальнейшем возможно развитие проекта с его трансформацией, в том числе, и в хорошую дипломную работу (выпускную квалификационную работу бакалавра), содержащую как научную часть (методы и алгоритмы интеллектуального планирования траектории), так и практическую – программную реализацию алгоритмов, интегрированную в онлайн-систему [http://pathplanning.ru pathplanning.ru].<br /> <br /> === Чему вы научитесь? ===<br /> * основам ООП на практике (работа с классами)<br /> * работе с xml-файлами<br /> * работе со сторонними библиотеками (разбор xml)<br /> * современным технологиям разработки ПО (IDE, отладка и др.)<br /> <br /> === Какие начальные требования? ===<br /> * С/С++<br /> * основы ООП<br /> * технический английский (желательно)<br /> <br /> === Какие будут использоваться технологии? ===<br /> * Qt.Creator в качестве IDE<br /> * библиотека tinyxml для работы с XML<br /> <br /> === Темы вводных занятий ===<br /> * О системе [http://pathplanning.ru pathplanning.ru], о конкретной проектной задаче (почему она нужна и важна)<br /> * о среде разработки Qt.Creator, о формате XML, о библиотеке для работы с XML-файлами tinyxml<br /> <br /> === Направления развития ===<br /> * GUI-интерфейс<br /> * интеграция с другими проектами руководителя<br /> * интеграция с [http://pathplanning.ru pathplanning.ru]<br /> <br /> === Критерии оценки ===<br /> 4-5 функционал реализован в программном коде, проект компилируется и работает<br /> <br /> 6-7 функционал реализован в программном коде, проект компилируется и корректно работает на корректных входных данных<br /> <br /> 8-10 функционал реализован в программном коде, проект компилируется и корректно работает на любых (в т.ч. &quot;испорченных&quot;) входных данных</div>

Kyakovlev https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%A4%D0%B0%D0%B9%D0%BB:Pplru-2.png&diff=937 2014-12-19T09:21:18Z

<p>Kyakovlev: Pathplanning.ru screenshot (fragment) #2</p> <hr /> <div>Pathplanning.ru screenshot (fragment) #2</div>

Kyakovlev https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%A4%D0%B0%D0%B9%D0%BB:Pplru-1.png&diff=936 2014-12-19T09:17:36Z

<p>Kyakovlev: Pathplanning.ru screenshot (fragment) #1</p> <hr /> <div>Pathplanning.ru screenshot (fragment) #1</div>

Kyakovlev https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Pathplanning.ru_::_%D0%98%D0%B7%D0%B2%D0%BB%D0%B5%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%B8%D0%BD%D1%84%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8_%D0%B8%D0%B7_xml-%D1%84%D0%B0%D0%B9%D0%BB%D0%B0_%D0%BF%D0%BE_%D1%88%D0%B0%D0%B1%D0%BB%D0%BE%D0%BD%D1%83_(%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B5%D0%BA%D1%82)&diff=905 2014-12-15T08:56:04Z

<p>Kyakovlev: </p> <hr /> <div>{{Карточка_проекта<br /> |name=pathplanning.ru :: извлечение информации из xml-файла по шаблону<br /> |mentor=Яковлев Константин<br /> |mentor_login={{URLENCODE:Kyakovlev|WIKI}}<br /> |semester=Весна 2015<br /> |course=1<br /> |summer=on<br /> |categorize=yes<br /> }}<br /> <br /> === Что это за проект? ===<br /> Проект является частью глобального проекта по планированию траектории '''[http://pathplanning.ru pathplanning.ru]'''.<br /> <br /> Имеется некоторое количество XML-файлов, каждый из которых содержит определенную информацию, а именно - карту местности в виде матрицы проходимости. Необходимо уметь извлекать из файла эту карту и представлять её в виде бинарной матрицы. Такое представление карты позволит в дальнейшем автоматически её обрабатывать для выявления различных характеристик (плотность заполнения, число препятствий и т.д.). В свою очередь эта информация может быть полезна при проведении сравнительного тестирования различных алгоритмов планирования траектории (что является весьма актуальной научно-практической задачей).<br /> <br /> В дальнейшем возможно развитие проекта с его трансформацией, в том числе, и в хорошую дипломную работу (выпускную квалификационную работу бакалавра), содержащую как научную часть (методы и алгоритмы интеллектуального планирования траектории), так и практическую – программную реализацию алгоритмов, интегрированную в онлайн-систему [http://pathplanning.ru pathplanning.ru].<br /> <br /> === Чему вы научитесь? ===<br /> * основам ООП на практике (работа с классами)<br /> * работе с xml-файлами<br /> * работе со сторонними библиотеками (разбор xml)<br /> * современным технологиям разработки ПО (IDE, отладка и др.)<br /> <br /> === Какие начальные требования? ===<br /> * С/С++<br /> * основы ООП<br /> * технический английский (желательно)<br /> <br /> === Какие будут использоваться технологии? ===<br /> * Qt.Creator в качестве IDE<br /> * библиотека tinyxml для работы с XML<br /> <br /> === Темы вводных занятий ===<br /> * О системе [http://pathplanning.ru pathplanning.ru], о конкретной проектной задаче (почему она нужна и важна)<br /> * о среде разработки Qt.Creator, о формате XML, о библиотеке для работы с XML-файлами tinyxml<br /> <br /> === Направления развития ===<br /> * GUI-интерфейс<br /> * интеграция с другими проектами руководителя<br /> * интеграция с [http://pathplanning.ru pathplanning.ru]<br /> <br /> === Критерии оценки ===<br /> 4-5 функционал реализован в программном коде, проект компилируется и работает<br /> <br /> 6-7 функционал реализован в программном коде, проект компилируется и корректно работает на корректных входных данных<br /> <br /> 8-10 функционал реализован в программном коде, проект компилируется и корректно работает на любых (в т.ч. &quot;испорченных&quot;) входных данных</div>

Kyakovlev https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Pathplanning.ru_::_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%82%D0%BE%D1%80_%D0%BA%D0%B0%D1%80%D1%82_%D0%BC%D0%B5%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B8_(%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B5%D0%BA%D1%82)&diff=904 2014-12-15T08:54:43Z

<p>Kyakovlev: </p> <hr /> <div>{{Карточка_проекта<br /> |name=pathplanning.ru :: анализатор карт местности<br /> |mentor=Яковлев Константин<br /> |mentor_login={{URLENCODE:Sakutylev|WIKI}}<br /> |semester=Весна 2015<br /> |course=1<br /> |summer=<br /> |categorize=yes<br /> }}<br /> <br /> <br /> === Что это за проект? ===<br /> Проект является частью глобального проекта по планированию траектории '''[http://pathplanning.ru pathplanning.ru]'''.<br /> <br /> Имеется карта местности, заданная в виде матрицы проходимости (бинарная матрица, 0 – область карты является проходимой, 1 – непроходимой). Необходимо автоматически обрабатывать карты для выявления различных характеристик:<br /> - плотность заполнения;<br /> - число препятствий;<br /> - и т.д. <br /> Полученная информация в дальнейшем будет использована при проведении сравнительного тестирования различных алгоритмов планирования траектории (что является весьма актуальной научно-практической задачей).<br /> <br /> В дальнейшем возможно развитие проекта с его трансформацией, в том числе, и в хорошую дипломную работу (выпускную квалификационную работу бакалавра), содержащую как научную часть (методы и алгоритмы интеллектуального планирования траектории), так и практическую – программную реализацию алгоритмов, интегрированную в онлайн-систему [http://pathplanning.ru pathplanning.ru].<br /> <br /> === Чему вы научитесь? ===<br /> * основам ООП на практике (работа с классами)<br /> * современным технологиям разработки ПО (IDE, отладка и др.)<br /> * основам разработки кросс-платформенных приложений<br /> <br /> === Какие начальные требования? ===<br /> * С/С++<br /> * основы ООП<br /> * технический английский (желательно)<br /> <br /> === Какие будут использоваться технологии? ===<br /> * Qt.Creator в качестве IDE<br /> * библиотека tinyxml для работы с XML<br /> <br /> === Темы вводных занятий ===<br /> * о системе [http://pathplanning.ru pathplanning.ru], о конкретной проектной задаче (почему она нужна и важна)<br /> * о среде разработки Qt.Creator, о формате XML, о библиотеке для работы с XML-файлами tinyxml<br /> <br /> === Направления развития ===<br /> * GUI-интерфейс<br /> * интеграция с другими проектами руководителя<br /> * интеграция с [http://pathplanning.ru pathplanning.ru]<br /> <br /> === Критерии оценки ===<br /> 4-5 функционал реализован в программном коде, проект компилируется и работает<br /> <br /> 6-7 функционал реализован в программном коде, проект компилируется и корректно работает на корректных входных данных<br /> <br /> 8-10 функционал реализован в программном коде, проект компилируется и корректно работает на любых (в т.ч. &quot;испорченных&quot;) входных данных</div>

Kyakovlev https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Pathplanning.ru_::_%D0%98%D0%B7%D0%B2%D0%BB%D0%B5%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%B8%D0%BD%D1%84%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8_%D0%B8%D0%B7_xml-%D1%84%D0%B0%D0%B9%D0%BB%D0%B0_%D0%BF%D0%BE_%D1%88%D0%B0%D0%B1%D0%BB%D0%BE%D0%BD%D1%83_(%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B5%D0%BA%D1%82)&diff=903 2014-12-15T08:50:30Z

<p>Kyakovlev: </p> <hr /> <div>{{Карточка_проекта<br /> |name=pathplanning.ru :: Извлечение информации из xml-файла по шаблону<br /> |mentor=Яковлев Константин<br /> |mentor_login={{URLENCODE:Kyakovlev|WIKI}}<br /> |semester=Весна 2015<br /> |course=1<br /> |summer=on<br /> |categorize=yes<br /> }}<br /> <br /> === Что это за проект? ===<br /> Проект является частью глобального проекта по планированию траектории '''[http://pathplanning.ru pathplanning.ru]'''.<br /> <br /> Имеется некоторое количество XML-файлов, каждый из которых содержит определенную информацию, а именно - карту местности в виде матрицы проходимости. Необходимо уметь извлекать из файла эту карту и представлять её в виде бинарной матрицы. Такое представление карты позволит в дальнейшем автоматически её обрабатывать для выявления различных характеристик (плотность заполнения, число препятствий и т.д.). В свою очередь эта информация может быть полезна при проведении сравнительного тестирования различных алгоритмов планирования траектории (что является весьма актуальной научно-практической задачей).<br /> <br /> В дальнейшем возможно развитие проекта с его трансформацией, в том числе, и в хорошую дипломную работу (выпускную квалификационную работу бакалавра), содержащую как научную часть (методы и алгоритмы интеллектуального планирования траектории), так и практическую – программную реализацию алгоритмов, интегрированную в онлайн-систему [http://pathplanning.ru pathplanning.ru].<br /> <br /> === Чему вы научитесь? ===<br /> * основам ООП на практике (работа с классами)<br /> * работе с xml-файлами<br /> * работе со сторонними библиотеками (разбор xml)<br /> * современным технологиям разработки ПО (IDE, отладка и др.)<br /> <br /> === Какие начальные требования? ===<br /> * С/С++<br /> * основы ООП<br /> * технический английский (желательно)<br /> <br /> === Какие будут использоваться технологии? ===<br /> * Qt.Creator в качестве IDE<br /> * библиотека tinyxml для работы с XML<br /> <br /> === Темы вводных занятий ===<br /> * О системе [http://pathplanning.ru pathplanning.ru], о конкретной проектной задаче (почему она нужна и важна)<br /> * о среде разработки Qt.Creator, о формате XML, о библиотеке для работы с XML-файлами tinyxml<br /> <br /> === Направления развития ===<br /> * GUI-интерфейс<br /> * интеграция с другими проектами руководителя<br /> * интеграция с [http://pathplanning.ru pathplanning.ru]<br /> <br /> === Критерии оценки ===<br /> 4-5 функционал реализован в программном коде, проект компилируется и работает<br /> <br /> 6-7 функционал реализован в программном коде, проект компилируется и корректно работает на корректных входных данных<br /> <br /> 8-10 функционал реализован в программном коде, проект компилируется и корректно работает на любых (в т.ч. &quot;испорченных&quot;) входных данных</div>

Kyakovlev