Планирование траектории
Автоматическое планирование траектории — это одна из ключевых функциональных возможностей систем, поведение которых можно назвать «интеллектуальным». К такими системам относятся не только мобильные роботы (роботы-пылесосы, мультироторные дроны и др.), но и, например, персонажи компьютерных игр и др.
В рамках этого направления вам предлагается поучаствовать в разработке методов и алгоритмов планирования траектории, применимых как в задачах навигации беспилотных летательных аппаратов, так и для других типов задач, например — пешеходная и/или велонавигация по городу, навигация внутри помещений и др.
Необходимые умения:
  • C++ (разработка ведется в среде QtCreator)
  • Умение пользоваться системами контроля версий (GIT)
  • Умение читать научные и техническую литературу (статьи, учебники, техническую документацию, мануалы) на английском языке
  • Знание PostgreSQL — плюс для отдельных проектов в рамка направления (тех проектов, которые связаны с обрабокой реальных гео-данных
Ключевые слова:
Автоматическое планирование, планирование траектории, эвристический поиск, A*, Theta*, LIAN, JPS, RRT.
Точки входа в проект:
  • George D., Hawkins J. Towards a mathematical theory of cortical micro-circuits // PLoS Comput. Biol. 2009. Vol. 5, № 10. P. e1000532.
Примерные темы:
    • Планирование траектории как задача эвристического поиска пути на графах особой структуры (1, 2 курс)
    • Методы и алгоритмы поиска пути на графе
    • Эвристики для сокращения пространства поиска
    • Типы графовых моделей, возникающих в задачах планирования траектории
    • Методы и алгоритмы планирования траектории для беспилотных летательных аппаратов (3-4 курс)
    • RRT и PRM подходы к планированию
    • Учет динамики движения объекта управления (структура пространства поиска)
    • Учет геометрических ограничений при планировании траекторий на плоскости (2-4 курс)
    • Алгоритмы Theta*, ARC-Theta*, LIAN
    • Планирование траекторий для коалиции агентов (2-4 курс)
    • Централизованный и децентрализованный подходы к решению задачи
    • Устранение локальных конфликтов
    • Оптимальные и не-оптимальные алгоритмы
    Участие в проектах по направлению «Планирование траектории» позволит вам:
      • Познакомится с основополагающими алгоритмами эвристического поиска (такими как, например, A*), которые востребованы не только при планировании траектории, но и во многих других областях computer science;
      • Реализовать (своими руками, с нуля) один из многочисленных алгоритмов планирования траектории (A*, Theta*, JPS, LIAN и др.), что существенным образом повышает квалификацию проектирования и программирования (качественная реализация подразумевает около 5-10 классов, и 1500 significant code lines);
      • Встроить свою реализацию алгоритма в веб-интерфейс сервиса pathplanning.ru для возможности демонстрации своих результатов онлайн в режиме 24/7 (при защите курсовых, выпускных работ, устройстве на работу и т.д.);
      • Предложить свой (новый) алгоритм планирования траектории неизвестный ранее;
      • Успешно написать/защить курсовую/выпускную работу и получить все необходимые знания для продолжения научной работы по тематике «искусственный интеллект», «интеллектуальное планирование», «планирование траектории», «эвристический поиск».