Студенты Пермского национального исследовательского политехнического университета (ПНИПУ) разработали алгоритм, который может повысить точность определения геопозиции автобусов и других видов общественного транспорта в приложениях. Об этом в четверг сообщила пресс-служба вуза.
На точность отображения в приложениях местонахождения автобусов или автомобилей такси в реальном времени влияют качество сигнала устройств, загрузка сети и расстояние между отправителем и получателем данных. Отображение устаревших данных из-за этих факторов приводит к ситуациям, когда пользователь видит на интерактивной карте подъезжающий к остановке автобус в то время, когда транспорт уже ее проехал. Такие сервисы предусматривают алгоритмы, которые могут сглаживать задержки в передаче данных, однако этот метод прогноза может не сработать, если на пути транспорта возникнет пробка или он свернет в сторону. Авторы работы усовершенствовали алгоритм прогноза за счет учета двух последних точек местоположения вместо одной.
“Предлагаемый алгоритм учитывает текущее и новое местоположение, задержку между ними и другие значения. Модель гораздо точнее определяет правильное нахождение, например, автобуса в приложении на устройстве пользователя при минимальном использовании ресурсов”, – уточнили в университете.
Разработчики создали игру, которая помогла оценить эффективность подхода. В ней два клиента получают координаты персонажа с периодичностью три раза в секунду. Тестирование нового алгоритма повысило на 36% точность определения местоположения персонажа в сравнении с традиционными методами прогноза его движения.
“Мы реализовали вариант прямолинейного движения игрового персонажа, в роли которого может выступать, например, трамвай. В сценарии точность координат на устройстве клиента увеличивается до трех раз”, – приводит пресс-служба вуза слова Матвея Богданова, студента кафедры “Информационные технологии и автоматизированные системы” ПНИПУ.
Алгоритм может использоваться в GPS-навигаторах, онлайн-картах с отображением автотранспорта, а также многопользовательских онлайн-играх, таких как Dota 2 или Counter-Strike, считают авторы. Работа выполнена в рамках программы стратегического академического лидерства “Приоритет-2030”.