Pathplanning.ru :: автоматическое планирование траектории (проект) - История изменений

GalinaKaleeva: увеличилось количество студентов

2017-09-01T11:53:08Z

увеличилось количество студентов

← Предыдущая версия		Версия от 11:53, 1 сентября 2017
Строка 6:		Строка 6:
	\|course=2		\|course=2
	\|summer=on		\|summer=on
	\|number_of_students=6		\|number_of_students=10
	\|categorize=yes		\|categorize=yes
	}}		}}

Kyakovlev в 13:18, 28 августа 2017

2017-08-28T13:18:16Z

← Предыдущая версия		Версия от 13:18, 28 августа 2017
Строка 76:		Строка 76:

	=== Ориентировочное расписание занятий ===		=== Ориентировочное расписание занятий ===
	По договоренности. ~~Предпочтительное время занятий~~: ~~СР 15:00-20:00 ЧТ 15:00-20:00 ПТ 15:00~~-18:00		По договоренности. В 2016/2017 уч. году был ПН 16:40-18:00.

Kyakovlev в 13:09, 28 августа 2017

2017-08-28T13:09:02Z

← Предыдущая версия		Версия от 13:09, 28 августа 2017
Строка 65:		Строка 65:

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

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

	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~~.		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).

	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~~. ~~"испорченных"~~) ~~входных данных~~.		10: Программный код встроен в ROS и используется для планирования траектории TurtleBot (симуляция в Gazebo).

			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).

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

Kyakovlev в 12:56, 28 августа 2017

2017-08-28T12:56:23Z

← Предыдущая версия		Версия от 12:56, 28 августа 2017
Строка 56:		Строка 56:
	=== Направления развития ===		=== Направления развития ===
	* Планирование в 3D		* Планирование в 3D
	* ~~Поддержка новых алгоритмов планирования~~ (ANYA*, LIAN и др.)		* Any-angle и angle-constrained планирование (ANYA*, LIAN и др.)
	* Многоагентное планирование (M*, CBS и др.)		* Многоагентное планирование (M*, CBS и др.)
	* Планирование в динамической среде (D, D Lite)		* Планирование в динамической среде (D, D Lite)
			* Алгоритмы семейства RRT
	* Разработка GUI-утилит для систем планирования (редакторы карт, трассировщики, отладчики, визуализаторы и др.)		* Разработка GUI-утилит для систем планирования (редакторы карт, трассировщики, отладчики, визуализаторы и др.)

			Отдельное направление развития - интеграция разработанных методов в системы управления мобильными роботами. Как первый шаг в этом нарпавлении - интеграция с ROS, Gazebo (для TurtleBot).

	=== Критерии оценки ===		=== Критерии оценки ===

Kyakovlev в 12:52, 28 августа 2017

2017-08-28T12:52:58Z

← Предыдущая версия		Версия от 12:52, 28 августа 2017
Строка 45:		Строка 45:

	=== Темы вводных занятий ===		=== Темы вводных занятий ===
	* О проблеме планирования траектории, ее месте в искусственном интеллекте		* О проблеме планирования траектории, ее месте в искусственном интеллекте и робототехнике
	* О планировании траектории, как о задаче поиска пути на графе специального вида		* О планировании траектории, как о задаче поиска пути на графе специального вида (формальная постановка задачи, основные методы и алгоритмы)
	* О среде разработки Qt.Creator, об используемых форматах входных/выходных данных		* О среде разработки Qt.Creator, об используемых форматах входных/выходных данных
			* Об эвристических алгоритмах поиска пути на графе специального вида
			* О программной реализации алгоритмов семейства A* (декомпозиция на функциональные блоки, выбор структур и контейнеров для хранения данных поиска)


			Занятия будут проводится в течении всего срока выполнения проекта и соответствовать текущей фазе (сначала - общие вопросы, потом - специализированные).

	=== Направления развития ===		=== Направления развития ===

Kyakovlev в 12:35, 28 августа 2017

2017-08-28T12:35:32Z

← Предыдущая версия		Версия от 12:35, 28 августа 2017
Строка 34:		Строка 34:

	=== Какие начальные требования? ===		=== Какие начальные требования? ===
			* базовая математическая и алгоритмическая подготовка.
	* С/С++.		* С/С++.
	* основы ООП.		* основы ООП.

Kyakovlev в 12:34, 28 августа 2017

2017-08-28T12:34:08Z

← Предыдущая версия		Версия от 12:34, 28 августа 2017
Строка 11:		Строка 11:

	=== Что это за проект? ===		=== Что это за проект? ===
	Планирование траектории - одна из основополагающих способностей любого интеллектуального агента (робота, персонажа в компьютерной игре и т.д.), поэтому методам планирования 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.).		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.

			[[Файл:Pplru-robo.jpg\|320px]]

			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.).

	[[Файл:Pplru-1.png\|320px]][[Файл:Pplru-2.png\|320px]]		[[Файл:Pplru-1.png\|320px]][[Файл:Pplru-2.png\|320px]]

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

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

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

	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].		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].

GalinaKaleeva: Перенос в осень 2017

2017-08-21T06:16:10Z

Перенос в осень 2017

← Предыдущая версия		Версия от 06:16, 21 августа 2017
Строка 3:		Строка 3:
	\|mentor=Яковлев Константин		\|mentor=Яковлев Константин
	\|mentor_login={{URLENCODE:Kyakovlev\|WIKI}}		\|mentor_login={{URLENCODE:Kyakovlev\|WIKI}}
	\|semester=Осень ~~2016~~		\|semester=Осень 2017
	\|course=2		\|course=2
	\|summer=on		\|summer=on

AnnaShishkova в 16:22, 28 октября 2016

2016-10-28T16:22:40Z

← Предыдущая версия		Версия от 16:22, 28 октября 2016
Строка 6:		Строка 6:
	\|course=2		\|course=2
	\|summer=on		\|summer=on
	\|number_of_students=5		\|number_of_students=6
	\|categorize=yes		\|categorize=yes
	}}		}}

Kyakovlev в 14:12, 3 августа 2016

2016-08-03T14:12:58Z

← Предыдущая версия		Версия от 14:12, 3 августа 2016
Строка 20:		Строка 20:

	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).		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).

			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].

	=== Чему вы научитесь? ===		=== Чему вы научитесь? ===