Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
В Перми разработали алгоритм, который поможет точнее определять местоположение общественного транспорта в приложениях
Каждый хотя бы раз сталкивался с тем, что при вызове такси водитель приезжал не на ту точку, которая была указана в приложении. Или автобус не приехал на остановку, хотя в программе отображается, что он уже должен быть на месте. Эта проблема связана с тем, что при передаче местоположения через мобильную сеть данные теряются или пересылаются с большой задержкой из-за слабого сигнала, сильной нагрузки внутри сети или большого расстояния между адресатом и отправителем, что также вызывает дополнительные временные затраты. Студенты Пермского Политеха создали алгоритм, который позволит свести эти запоздания к минимуму.
Разработка проведена в рамках программы стратегического академического лидерства «Приоритет 2030». Статья с результатами исследования была представлена на всероссийской студенческой научно-технической конференции «Автоматизированные системы управления и информационные технологии».
Проблема неточности определения местоположения на стороне пользователя проявляется тем, что реальные координаты объекта отличаются от тех, которые отображаются на экране. Из-за этого может возникнуть множество негативных ситуаций. Например, при позиционировании местонахождения автобуса на карте будут отображаться устаревшие сведения, а затем при получении актуальных данных окажется, что он уже проехал необходимую остановку. Чтобы этого избежать, сервисы отображения используют различные методы компенсации задержек, но в их основе лежат лишь прогнозируемые значения, то есть модель может не сработать, если транспорт свернет в сторону или на его пути встанет какая-либо помеха.
«В основе действующих методов отображается только последнее полученное местоположение объекта. Это влечет за собой ситуацию, при которой различие фактических данных и координат на клиенте может быть значительным. Предлагается использовать две последние точки местоположения объекта, что поможет вычислить вектор его направления и, тем самым, еще больше компенсировать задержки», — рассказывает кандидат технических наук, доцент кафедры «Информационные технологии и автоматизированные системы» ПНИПУ Александр Петренко.
Для вычисления координат разработчики запрограммировали алгоритм на псевдоязыке, который включает в себя: текущее и новое местоположение, задержку между ними и другие значения. Модель гораздо точнее определяет правильное нахождение, например автобуса на стороне пользователя при минимальном использовании ресурсов. Также разработчики создали игру, которая помогла оценить эффективность созданного алгоритма.
«Для получения результатов и оценки эффективности внедрения методов сглаживания задержки разработана многопользовательская двухмерная игра с использованием движка Godot. В ней сервер отправляет координаты персонажа двум клиентам с периодичностью три раза в секунду. На первом пользователе применяется разработанный алгоритм, где местоположение персонажа выставляется при каждом обновлении со стороны сервера. На втором, реализована линейная интерполяция и прогнозирование с обычным методом.
Результаты показали, что модель для определения местоположения привела к увеличению средней точности на 36 процентов относительно исходных методов без сглаживания задержек, при минимальном использовании ресурсов на стороне клиента. Также рассмотрен вариант прямолинейного движения игрового персонажа, в роли которого может выступать, например трамвай. В сценарии точность координат на клиенте увеличивается до трех раз», — говорит Матвей Богданов, студент кафедры «Информационные технологии и автоматизированные системы» ПНИПУ.
Алгоритм, созданный разработчиками ПНИПУ, может быть использован в приложениях на стороне клиента, например в GPS-навигаторах, онлайн-картах с отображением автотранспорта, а также многопользовательских онлайн-играх, таких как Dota2 или Counter-Strike.
Telegram 
Дзен 
VK Во время недавних наблюдений карликовой планеты Квавар что-то неожиданно почти полностью закрыло ее собой. Астрономы уверены, что это не ее спутник Вейвот и не одно из двух известных колец этого маленького мира на краю Солнечной системы.
Самая большая планета в Солнечной системе, всегда поражавшая воображение своими колоссальными размерами, немного сдала позиции. Новые высокоточные измерения орбитального зонда NASA показали, что Юпитер не такой большой и круглый, как считали астрономы последние 40 лет.
Ученые обнаружили, что общепринятые константы, с помощью которых химики предсказывают свойства молекул, содержали ошибки. Исправленные значения констант теперь объясняют ранее непонятные химические аномалии и позволяют предсказывать свойства новых материалов для квантовых технологий, датчиков и умных покрытий.
Исследования самодержавия могут пролить свет на феномен, исконно свойственный российской государственности, а значит, переосмыслить исторический путь России и выработку новых направлений развития, к такому выводу пришел ученый ТюмГУ.
Самая большая планета в Солнечной системе, всегда поражавшая воображение своими колоссальными размерами, немного сдала позиции. Новые высокоточные измерения орбитального зонда NASA показали, что Юпитер не такой большой и круглый, как считали астрономы последние 40 лет.
Во время недавних наблюдений карликовой планеты Квавар что-то неожиданно почти полностью закрыло ее собой. Астрономы уверены, что это не ее спутник Вейвот и не одно из двух известных колец этого маленького мира на краю Солнечной системы.
Исследования самодержавия могут пролить свет на феномен, исконно свойственный российской государственности, а значит, переосмыслить исторический путь России и выработку новых направлений развития, к такому выводу пришел ученый ТюмГУ.
Третий известный межзвездный объект 3I/ATLAS летит примерно вдвое быстрее обоих своих предшественников. По расчетам, его вряд ли могло выбросить из родной планетной системы с подобной скоростью, и так разогнаться по пути он тоже не мог.
Все больше покупателей начинают отказываться от привычки делать покупки на маркетплейсах, а число новых продавцов на площадках практически не увеличилось. Аналитика показывает, что за первый квартал 2025 года — прирост селлеров составил всего 0,45% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года. В то же время, маркетплейсы активно расширяют сеть пунктов выдачи, особенно в регионах, где физическое присутствие всех брендов невозможно. Ученые Пермского Политеха рассказали, почему люди стали реже совершать покупки на маркетплейсах.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно