Детальная информация

Тема выпускной квалификационной работы: «Разработка системы по определению маршрута на основе данных о геопозиции из смартфонов в труднодоступной местности». Данная работа посвящена исследованию способов сбора и увеличения точности маршрута, построенного по геопозиции из смартфона Android. В ходе исследования был проведен анализ методов сбора геолокации на теле-фонах Android, различных фильтров обработки сигналов, и способов развертывания сервиса, исполняющего эти функции.  В ходе работы с применением языка программирования Java и Android SDK был разработан модуль для мобильного приложения, собирающий и предобрабатывающий геолокацию, а также микросервис на Python с использованием фреймворка FastAPI для завершения обработки маршрутов и создания отчетности по ним. Разработанная система была встроена в существующий сервис для от-четности «MON_STR» компании «Монолит-Строй». Для демонстрации работы системы ее Python микросервис был подключен к сайту, способному доступно и наглядно показывать результаты расчетов, а также накладывать построенные маршруты поверх карт реальной местности. В процессе работы были исследованы и протестированы различные тех-ники для фильтрации координат, в частности, медианный фильтр, простое и экспоненциальное скользящее среднее, объединение на основе расстояния и проверка согласованности пеленга.

The subject of the graduate qualification work is «Development of a system for determining a route based on geolocation data from smartphones in hard-to-reach areas». This work is devoted to the study of methods for collecting and increasing the accuracy of a route built using geolocation from an Android smartphone. The study analyzed methods for collecting geolocation on Android phones, various signal processing filters, and methods for deploying a service that performs these functions. During the work, using Java programming language and Android SDK, a module was developed for a mobile application that collects and pre-processes geo-location, as well as a microservice in Python using the FastAPI framework to com-plete route processing and generate reports on them. The developed system was integrated into the existing reporting service «MON_STR» of the company «Монолит-Строй». To demonstrate the systems operation, its Python microservice was connected to a website capable of clearly and visually displaying the results of calculations, as well as overlaying the con-structed routes on top of real-world maps. During the work, various techniques for filtering coordinates were investi-gated and tested: the median filter, simple and exponential moving average, dis-tance-based merging and bearing consistency checking.