Разработка автоматизированной информационной системы маршрутизации для беспилотных роботов доставщиков

1.

МИНОБРНАУКИ РОССИИ
Федеральное государственное бюджетное
образовательное учреждение высшего образования
«Пензенский государственный технологический университет» (ПензГТУ)
ВЫПУСКНАЯ КВАЛИФИКАЦИОННАЯ РАБОТА
на тему: «РАЗРАБОТКА АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ
СИСТЕМЫ МАРШРУТИЗАЦИИ ДЛЯ БЕСПИЛОТНЫХ РОБОТОВ ДОСТАВЩИКОВ»
Выполнил: студент гр.23ИС1м Киюшин Ю.Н.
1 К.В.
Руководитель: к.т.н., доцент кафедры ИТС Гудков

2. Цель

Целью данной работы является разработка автоматизированной
информационной системы доставки товаром беспилотными роботамикурьерами
Задачи:
1)Провести анализ нормативно-правовой базы и предметной области доставки
товаров беспилотными роботами в Российской Федерации.
2) Исследовать существующие программные решения и подходы к доставке товаров
роботами-курьерами.
3) Сформулировать функциональные и нефункциональные требования к
информационной системе доставки беспилотными товаров роботами-курьерами.
4) Разработать архитектуру системы и спроектировать структуру базы данных с
учётом бизнес-процессов беспилотной доставки.
5) Реализовать прототип веб-приложения с поддержкой ключевых функций:
регистрация, заказ товара, оплата, получение.
6) Оценить эффективность системы маршрутизации на основе сравнительного
анализа временных затрат.
2

3.

Объектом исследования – является система маршрутизации
беспилотных роботов-курьеров, доставляющая товар до потребителя в черте
города.
Предметом исследования – выступают методы и алгоритмы
построения маршрутов в условиях городской среды.
Целью исследования – является в сокращении трудозатратных и
низкоквалифицированных профессий за счёт развития информационной
системы, соответствующей требованиям действующего законодательства.
Практическая значимость – заключается в возможности внедрения
разработанной системы в компаниях, работающих в рынде доставки,
оптимизации бизнес-процессов.
3

4. Актуальность

Федеральный закон от 31 июля 2020 г. № 258-ФЗ
4

5. Сравнение аналогов

Система
Навигационные
технологии
Алгоритмы
планирования
Адаптивность
Инфраструктурные
требования
Гибкость
Затраты на
производство
Автономность
Яндекc Ровер
LIDAR, камеры,
HD-карты, GNSS,
MU
А star
Средняя
Загруженные
HD-карты
Высокая
Высокие
10 к 100
Neubie
V-SLAM только с
камерами, GPS
Гибридные
протоколы
Сеть 5G
Средняя
Низкие
1 к 100
Starship
Technologies
LIDAR,
стереокамеры,
GPS
Высокая
Открытые карты
OSM
Высокая
Средние
5 к 100
Whale Dynamic
and Noodoe
Камеры, радары
Высокая только в
разработанных
системах
Наличие умных
электрозаправок
Высокая
Средние
1 к 100
А star
Алгоритм
муравьиной
колонии
Высокая в любой
среде
5

6. Сравнение аналогов

Яндекc Ровер
Neubie
Starship Technologies
Whale Dynamic and Noodoe
6

7. Требования к системе

Функциональность: Заказ и доставка товаров, учёт и хранение
заказов, построение маршрутов, разграничение прав доступа.
Технологии: Веб-приложение на FastAPI, PostgreSQL, Celery и Redis;
модульная архитектура; работа через браузер без установки.
Пользовательский интерфейс: Адаптивный, интуитивно понятный;
поддержка поиска, фильтрации, просмотра заказов, получения QRкода.
Административный интерфейс: Интуитивно понятный; поддержка
просмотра заказов, информации о роботах.
7

8. Диаграмма вариантов использования

8

9. Диаграмма активности

9

10. Диаграмма последовательности

10

11. Диаграмма развертывания

11

12. Диаграмма классов

12

13. Схема базы данных

13

14. Диаграмма A star

14

15. Данные о тестировании алгоритма A star

2,5
Время поиска пути с.
2
1,5
1
0,5
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Номер теста
Номер теста
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Среднее
Скорость поиска пути
1,99
2,06
2,12
2,08
1,75
1,82
1,94
1,87
1,99
1,96
1,96
Длинна пути
1996
2020
2001
2000
1991
1998
2003
1988
1994
1998
1998,9
15

16. Диаграмма Дейкстры

16

17. Данные о тестировании алгоритма Дейкстры

2,48
2,47
2,46
Время поиска пути с.
2,45
2,44
2,43
2,42
2,41
2,4
2,39
2,38
2,37
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Номер теста
Номер теста
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Среднее
Скорость поиска пути
2,38
2,41
2,40
2,43
2,41
2,40
2,39
2,39
2,46
2,47
2,14
Длинна пути
1996
2020
2001
2000
1991
1998
2003
1988
1994
1998
1998,9
17

18. Диаграмма Беллмана-Форда

18

19. Данные о тестировании алгоритма Беллмана-Форда

74
73
72
Время поиска пути с.
71
70
69
68
67
66
65
64
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Номер теста
Номер теста
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Среднее
Скорость поиска пути
65,08
71,25
70,72
69,48
68,10
71,15
69,75
70,43
72,86
69,10
69,79
Длинна пути
1996
2020
2001
2000
1991
1998
2003
1988
1994
1998
1998,9
19

20. Диаграмма Флойда-Уоршелла

20

21. Данные о тестировании алгоритма Флойда-Уоршелла

530
525
Время поиска пути с.
520
515
510
505
500
495
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Номер теста
Номер теста
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Среднее
Скорость поиска пути
513,33
528,26
507,12
497,41
527,10
517,93
505,75
527,64
515,22
507,42
514,72
Длинна пути
1996
2020
2001
2000
1991
1998
2003
1988
1994
1998
1998,9
21

22. Диаграмма на основе муравьиной колонии

22

23. Данные о тестировании алгоритма на основе муравьиной колонии

59
58,5
Время поиска пути с.
58
57,5
57
56,5
56
55,5
55
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Номер теста
Номер теста
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Среднее
Скорость поиска пути
57,26
55,88
56,89
55,38
57,48
57,06
56,54
58,39
57,27
56,54
56,87
Длинна пути
1996
2020
2001
2000
1991
1998
2003
1988
1994
1998
1998,9
23

24. Диаграмма на основе машинного обучения

24

25. Данные о тестировании алгоритма на основе машинного обучения

Время поиска пути с.
Данные о тестировании алгоритма на основе машинного
обучения
Номер теста
Номер теста
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Среднее
Скорость поиска пути
65,40
64,11
65,37
65,01
66,43
65,03
63,97
65,89
65,83
65,67
65,27
Длинна пути
1996
2020
2001
2000
1991
1998
2003
1988
1994
1998
1998,9
25

26. Диаграмма на основе рекурсивного алгоритма

26

27. Данные о тестировании рекурсивного алгоритма

2,31
2,3
2,29
Время поиска пути с.
2,28
2,27
2,26
2,25
2,24
2,23
2,22
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Номер теста
Номер теста
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Среднее
Скорость поиска пути
2,25
2,24
2,26
2,23
2,25
2,26
2,30
2,24
2,29
2,24
2,26
Длинна пути
1996
2020
2001
2000
1991
1998
2003
1988
1994
1998
1998,9
27

28. График скорости поиска пути алгоритмами поиска пути

10
Алгоритм на основе машинного
обучения
9
Алгоритм на основе муравьиной
колонии
8
Номер теста
7
Алгоритм Флойда-Уоршелла
6
Алгоритм Беллмана-Форда
5
Алгоритм Дейкстры
4
3
Алгоритм А star
2
Рекурсивный алгоритм
1
0
100
200
300
Время поиска пути с.
400
500
600
28

29. Работа алгоритма А star в действии

29

30. Цветовая палитра и шрифты

Цветовая
палитра
Шрифт
Шрифт текста
30

31. Начальные страницы

Стартовая страница
Авторизация
Создание аккаунта
31

32. Главные страницы

Главная
Заказы
Профиль
32

33. Реализация пользовательского приложения

33

34. Административное приложение

Страница с
роботами
Страница с картами
34

35. Реализация административного приложения

35

36. Выводы

В ходе работы был:
• Исследованы существующие программные решения и подходы
к автоматизации учёта и маркировки.
• Проведён сравнительный анализ современных систем доставок
товаров беспилотными роботами-курьерами.
• Разработана архитектура приложения и структура базы данных
с помощью унифицированного языка моделирования UML 2.5.1
и MySQL Workbench
• Разработан дизайн интерфейсов и разработан прототип
приложений роботизированной доставки.
• Реализованы
и протестированы алгоритмы построений
маршрутов.
• Оценена эффективность алгоритмов построения маршрутов на
основе сравнения времени построения маршрута.
36

37.

Спасибо за внимание!
37