📄Работа №149227
Тема: Оптимизация работы сцены в приложении SOLVE
Тип работы
Бакалаврская работа
Предмет
Информационные системы
Объем:
28 листов
Год:
2024
Просмотров:
67
4760
руб.
🛒 Купить работу
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.
📋 Содержание
Введение 4
1. Постановка задачи 6
2. Обзор 7
2.1. Обзор приложения 7
2.2. Компонент сцены 7
2.3. Решения для рендеринга 10
3. Реализация системы рендеринга 18
4. Сравнение производительности и апробация 23
4.1. Апробация 24
5. Заключение 25
Список литературы 26
1. Постановка задачи 6
2. Обзор 7
2.1. Обзор приложения 7
2.2. Компонент сцены 7
2.3. Решения для рендеринга 10
3. Реализация системы рендеринга 18
4. Сравнение производительности и апробация 23
4.1. Апробация 24
5. Заключение 25
Список литературы 26
📖 Введение
В настоящее время всё большее применение находят автономные
робототехнические системы, используемые для выполнения различных
задач на местности. При разработке такого типа устройств значительное внимание уделяется задаче локализации (определения положения
робота в пространстве). Популярным методом решения данной задачи
является SLAM (simultaneous localization and mapping) [19] — одновременная локализация и построение карты. Обычно SLAM-системы
состоят из двух компонентов: фронтенда и бэкенда. Первый включает
в себя распознавание ориентиров на кадрах (детекция) и их сопоставление на разных снимках (ассоциация), после чего второй компонент
обрабатывает полученные данные для построения карты местности и
локализации на ней робототехнического устройства.
Качество работы алгоритмов детекции и ассоциации фронтенда во
многом определяет конечный результат работы всего SLAM алгоритма
и, в связи с этим, часто возникает потребность в их отладке. На данный
момент основным методом для выявления ошибок в рассматриваемых
системах является визуализация ориентиров и ассоциаций в реальном
времени.
Существуют SLAM-фреймворки, которые предоставляют такую возможность, но, как правило, визуализация в них является неотделимой
от остальной реализации частью [3, 16], что создаёт трудности при отладке отдельных компонентов фронтенда. С целью решения данной
проблемы в Лаборатории мобильной робототехники [15] ведётся разработка приложения SOLVE, интерфейс которого изображён на рисунке 1,
предназначенного для визуализации ориентиров в SLAM-алгоритмах.
Основным компонентом инструмента является сцена, отвечающая за
отображение кадров с нанесёнными на них ориентирами. В качестве
технологического стека используется язык программирования Kotlin,
фреймворк TornadoFX и библиотека JavaFX. Поскольку наборы данных, использующиеся в рассматриваемой области, могут состоять из
сотен или даже тысяч кадров, каждый из которых может содержать
4несколько слоёв с ориентирами, к производительности компонента сцены предъявляются повышенные требования.
робототехнические системы, используемые для выполнения различных
задач на местности. При разработке такого типа устройств значительное внимание уделяется задаче локализации (определения положения
робота в пространстве). Популярным методом решения данной задачи
является SLAM (simultaneous localization and mapping) [19] — одновременная локализация и построение карты. Обычно SLAM-системы
состоят из двух компонентов: фронтенда и бэкенда. Первый включает
в себя распознавание ориентиров на кадрах (детекция) и их сопоставление на разных снимках (ассоциация), после чего второй компонент
обрабатывает полученные данные для построения карты местности и
локализации на ней робототехнического устройства.
Качество работы алгоритмов детекции и ассоциации фронтенда во
многом определяет конечный результат работы всего SLAM алгоритма
и, в связи с этим, часто возникает потребность в их отладке. На данный
момент основным методом для выявления ошибок в рассматриваемых
системах является визуализация ориентиров и ассоциаций в реальном
времени.
Существуют SLAM-фреймворки, которые предоставляют такую возможность, но, как правило, визуализация в них является неотделимой
от остальной реализации частью [3, 16], что создаёт трудности при отладке отдельных компонентов фронтенда. С целью решения данной
проблемы в Лаборатории мобильной робототехники [15] ведётся разработка приложения SOLVE, интерфейс которого изображён на рисунке 1,
предназначенного для визуализации ориентиров в SLAM-алгоритмах.
Основным компонентом инструмента является сцена, отвечающая за
отображение кадров с нанесёнными на них ориентирами. В качестве
технологического стека используется язык программирования Kotlin,
фреймворк TornadoFX и библиотека JavaFX. Поскольку наборы данных, использующиеся в рассматриваемой области, могут состоять из
сотен или даже тысяч кадров, каждый из которых может содержать
4несколько слоёв с ориентирами, к производительности компонента сцены предъявляются повышенные требования.
✅ Заключение
В ходе выполнения работы были выполнены следующие задачи:
1. Выполнен обзор разрабатываемого приложения и используемых
в нем технологий.
2. Выполнен обзор решений для рендеринга в рамках JavaFXприложения.
3. Разработана система для отрисовки кадров, ориентиров и ассоциаций с применением выбранного решения.
4. Разработана система для управления сценой в рамках новой реализации.
5. Выполнен обзор методов измерения производительности сцены,
проведено сравнение реализаций.
6. Проведена апробация приложения с оптимизированной сценой.
Ссылка на репозиторий GitHub с исходным кодом разрабатываемого
инструмента: github.com/prime-slam/SOLVE.
Ссылка на аккаунт, с которого велась разработка: github.com/mists.
1. Выполнен обзор разрабатываемого приложения и используемых
в нем технологий.
2. Выполнен обзор решений для рендеринга в рамках JavaFXприложения.
3. Разработана система для отрисовки кадров, ориентиров и ассоциаций с применением выбранного решения.
4. Разработана система для управления сценой в рамках новой реализации.
5. Выполнен обзор методов измерения производительности сцены,
проведено сравнение реализаций.
6. Проведена апробация приложения с оптимизированной сценой.
Ссылка на репозиторий GitHub с исходным кодом разрабатываемого
инструмента: github.com/prime-slam/SOLVE.
Ссылка на аккаунт, с которого велась разработка: github.com/mists.
ИЛИ
Поиск аналога
📕 Список литературы
🛒 Оформить заказ
⚡ Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.