Детальная информация

Данная работа посвящена проектированию и разработке мобильного приложения для непрерывного сбора, анализа и визуализации данных о качестве дорожного полотна с использованием встроенных датчиков смартфона. Задачи, решаемые в ходе работы: 1. Анализ предметной области и существующих методов оценки дорожной инфраструктуры. 2. Проектирование архитектуры программного комплекса на основе принципов «Чистой архитектуры». 3. Разработка математического аппарата для обработки данных. 4. Программная реализация модулей клиентского приложения. В процессе работы приложение реализовано на языке Kotlin с использованием декларативного фреймворка Jetpack Compose. Локальное хранение данных обеспечено БД Room, визуализация картографической информации – библиотекой Yandex MapKit. Для обработки данных с датчиков применены алгоритмы скалярного произведения векторов ускорения и пространственной кластеризации. В результате создано функционирующее Android-приложение, способное в фоновом режиме распознавать дорожные дефекты, алгоритмически исключая влияние скорости транспортного средства и фоновой вибрации автомобиля. Разработанная система формирует цветовую карту состояния дорог, заблаговременно информирует водителя об опасных участках по вектору движения и может применяться для массового сбора данных о дорожной сети.

This work focuses on the design and development of a mobile application for the continuous collection, analysis, and visualization of road surface quality data using built-in smartphone sensors. The research objectives include: 1. Analysis of the problem domain and existing methods for assessing road infrastructure. 2. Design of the software system architecture based on Clean Architecture principles. 3. Development of a mathematical framework for data processing. 4. Software implementation of the client application modules. The application was developed in Kotlin using the Jetpack Compose declarative UI framework. Local data storage is managed via the Room database, while the visualization of mapping information is handled by the Yandex MapKit library. Sensor data processing utilizes algorithms based on the dot product of acceleration vectors and spatial clustering. As a result, a fully functional Android application was developed. It is capable of recognizing road defects in the background, algorithmically filtering out the influence of vehicle speed and baseline vehicle vibration. The developed system generates a color-coded map of road conditions, provides timely warnings to the driver about hazardous areas in the direction of travel, and can be utilized for crowdsourced data collection across the road network.