Детальная информация

Тема выпускной квалификационной работы: «Синтез траектории программных движений объекта в динамической среде». Данная работа посвящена исследованию применения метода роя частиц при решении задачи поиска пути для БПЛА в трехмерном пространстве с динамическими препятствиями. Задачи, которые решались в ходе исследования: 1) Применение алгоритма роя частиц в задаче поиска пути. 2) Генерация случайных локаций с статическими и динамическими препятствиями и тестирование алгоритма. 3) Учет радиуса объекта при построении траектории программных движений. 4) Сбор и анализ статистики. Работа выполнена в формате веб-приложения с клиент-серверной архитектурой. В процессе работы создано веб-приложение, построенное на базе фреймворка Spring и языка Kotlin, для визуализации работы алгоритма, взаимодействия с параметрами и сбора данных статистики, разработаны несколько модификаций метода роя частиц для задачи поиска пути, проведен анализ статистических данных Были проведены тесты при различных конфигурациях среды и размерах объекта, выявлены зависимости времени расчета и длины пути от плотности зоны препятствий и радиуса объекта. Представлена визуализация работы алгоритма в различных конфигурациях среды.

The subject of the graduate qualification work is «Synthesis of the trajectory of program movements of an object in a dynamic environment». This paper is devoted to the study of the application of the particle swarm method in solving the problem of finding a path for an UAV in three-dimensional space with dynamic obstacles. The tasks that were solved during the study: 1) Application of particle swarm algorithm to pathfinding problem. 2) Generation of random locations with static and dynamic obstacles and testing of the algorithm. 3) Constructing the trajectory of programmed movements depending on the radius of the object. 4) Statistics collection and analysis. The work is performed in the format of a web application with a client-server architecture. In the process of work, a web application was created, built on the basis of the Spring framework and the Kotlin language, to visualize the operation of the algorithm, interact with parameters and collect statistical data, several modifications of the particle swarm method for the pathfinding task were developed, statistical data were analyzed. Tests were carried out with various environmental configurations and object sizes, the dependences of the calculation time and path length on the density of the obstacle zone and the radius of the object were identified. A visualization of the algorithms operation in different configurations is presented.