Пошук найкращого алгоритму найкоротшого шляху для розумної валізи

Заголовок (англійською): 
Finding the best shortest path algorithm for smart suitcase
Автор(и): 
Альперт М. І.
Онищенко В. В.
Автор(и) (англ): 
Alpert M.
Onyshchenko V.
Ключові слова (укр): 
розумна валіза; найкоротший шлях; алгоритм Дейкстри; алгоритм пошуку A*; двонаправлений алгоритм пошуку BiA*; алгоритм швидкозростаючого випадкового дерева
Ключові слова (англ): 
smart suitcase; shortest path; Dijkstra's algorithm; A-Star; Bi-Directional A-Star; Rapidly-exploring random tree
Анотація (укр): 
Розумні валізи – це новий революційний вид аксесуарів для подорожей, які використовують сучасні технології для підвищення зручності та легкості подорожей. Ці валізи оснащені багатьма сучаснимих функціями, такими як підключення до інтернету, інфрачервоні датчики, вбудовані алгоритми для оминання перешкод і супровідний мобільний додаток, призначений для відстеження власника речей. Ключовим компонентом у реалізації цієї технології є вибір відповідного алгоритму для розрахунку найкоротших шляхів у складних умовах. Отже, вирізняють чотири основні класи алгоритмів, які можуть розглядатися як кандидати: алгоритм Дейкстри, алгоритм пошуку A*, двонаправлений алгоритм пошуку BiA* та алгоритм швидкозростаючого випадкового дерева. Кожен з них має свої переваги та обмеження щодо продуктивності, вимог до пам'яті та точності, які необхідно враховувати для ефективного виконання поставленого завдання. Крім того, ці розумні валізи оснащені інфрачервоними сенсорами, які дають змогу їм виявляти й обходити перешкоди на своєму шляху за допомогою інфрачервоних датчиків, що відбивають промені від сусідніх об'єктів. Базова інформація, зібрана датчиками, потім фільтрується за допомогою внутрішнього алгоритму, який визначає найкращий спосіб обходу перешкоди, що є безцінним, коли мова йде про тривалі подорожі. Отже, «розумні» валізи є передовою революційною тенденцією, яка, ймовірно, приверне увагу мандрівників усіх типів, які прагнуть до ефективності та зручності під час подорожей.
Анотація (англ): 
Smart suitcases are a revolutionary new breed of travel accessory that utilize sophisticated technology for enhanced convenience and ease of journeying. These suitcases are equipped with a multitude of advanced features, such as internet connectivity, infrared sensors, inbuilt algorithms to bypass obstacles and an accompanying mobile app designed to track the belongings' owner. A key component lies in realizing this technology in the selection of an appropriate algorithm to calculate shortest paths through challenging environments. In general, there are four main classes of algorithm that may be considered as candidates: Dijkstra's algorithm, A-Star (A*), Bi-Directional A-Star (BiA*) and Rapidly-exploring random tree (RRT). Each offers its own advantages and limitations regarding performance, memory requirements and accuracy, which must be taken into account if it is to fulfill the purpose effectively. Moreover, these smart suitcases boast infrared sensors which allow them detect and avoid obstacles present in their paths via infrared sensors that reflect off nearby objects. Base information gathered by the sensors. Then filtered through an internal algorithm that distinguishes the best possible method for escape from indicated obstacle. Overall, smart suitcases signify a cutting-edge revolutionizing trend likely bound to captivate travelers across all types who seek effectiveness and efficiency during embarkment journeys.
Публікатор: 
Київський національний університет будівництва і архітектури
Назва журналу, номер, рік випуску (укр): 
Управління розвитком складних систем, номер 55, 2023
Назва журналу, номер, рік випуску (англ): 
Management of Development of Complex Systems, number 55, 2023
Мова статті: 
English
Формат документа: 
application/pdf
Документ: 
Дата публікації: 
23 Ноябрь 2023
Номер збірника: 
Розділ: 
ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ УПРАВЛІННЯ
Університет автора: 
National Technical University of Ukraine “Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute”, Kyiv, Ukraine
Литература: 
  1. Yang, C.-S., Zhang, B.-H., Wei, H.-W. and Lee ,W.-T. (2019). The Design of Smart Suitcase. Procc. 2019 IEEE International Conference on Consumer Electronics – Taiwan (ICCE-TW), Yilan, Taiwan, pp. 1–2, doi: 10.1109/ICCE-TW46550.2019.8991728.
  2. Krishnan, P. L. S., Valli, R., Priya, R. and Pravinkumar, V. (2020). Smart Luggage Carrier system with Theft Prevention and Real Time Tracking Using Nano Arduino structure. Procc. International Conference on System, Computation, Automation and Networking (ICSCAN), Pondicherry, India, pp. 1–5, doi: 10.1109/ICSCAN49426.2020.9262445.
  3. Jagadheeswaran, R., Arjunan, R., Balamurugan, N., Barath kumar, D. and Ramya, E. (2020). Luggage Theft Identification And Smart Lock Using Face Recognition. Procc. 6th International Conference on Advanced Computing and Communication Systems (ICACCS), Coimbatore, India, pp. 302–305, doi: 10.1109/ICACCS48705.2020.9074452.
  4. Alpert, M., Onyshchenko, V. (2022). Recognition of Potholes with Neural Network Using Unmanned Ground Vehicles. In: Hu, Z., Dychka, I., Petoukhov, S., He, M. (eds) Advances in Computer Science for Engineering and Education. ICCSEEA 2022. Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies, vol 134. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-04812-8_18
References: 
  1. Yang, C.-S., Zhang, B.-H., Wei, H.-W. and Lee ,W.-T. (2019). The Design of Smart Suitcase. Procc. 2019 IEEE International Conference on Consumer Electronics – Taiwan (ICCE-TW), Yilan, Taiwan, pp. 1–2, doi: 10.1109/ICCE-TW46550.2019.8991728.
  2. Krishnan, P. L. S., Valli, R., Priya, R. and Pravinkumar, V. (2020). Smart Luggage Carrier system with Theft Prevention and Real Time Tracking Using Nano Arduino structure. Procc. International Conference on System, Computation, Automation and Networking (ICSCAN), Pondicherry, India, pp. 1–5, doi: 10.1109/ICSCAN49426.2020.9262445.
  3. Jagadheeswaran, R., Arjunan, R., Balamurugan, N., Barath kumar, D. and Ramya, E. (2020). Luggage Theft Identification And Smart Lock Using Face Recognition. Procc. 6th International Conference on Advanced Computing and Communication Systems (ICACCS), Coimbatore, India, pp. 302–305, doi: 10.1109/ICACCS48705.2020.9074452.
  4. Alpert, M., Onyshchenko, V. (2022). Recognition of Potholes with Neural Network Using Unmanned Ground Vehicles. In: Hu, Z., Dychka, I., Petoukhov, S., He, M. (eds) Advances in Computer Science for Engineering and Education. ICCSEEA 2022. Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies, vol 134. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-04812-8_18