Информационная система навигации в помещении для людей с недостатками зрения

РЕФЕРАТ

Работа содержит 61 страницу, 7 рисунков и 22 таблицы. Использовано 21 источник.

Цель работы: улучшить взаимодействие людей с недостатками зрения с миром и повысить уровень инклюзивности общественных мест путем создание информационной системы навигации в помещении для людей с недостатками зрения.

Определены критерии качества для сравнения частей системы навигации в помещении. Проведен анализ и сравнение алгоритмов навигации, поиска кратчайшего пути, отслеживание. Определенные требования к системе навигации в помещении. Проведен анализ проблем, возникающих при построении систем компьютерного зрения. Проведено улучшение частей навигации, что позволяют быть им более устойчивыми к сменности внешнего среды. Определены границы использование информационной системы. Создана информационная система навигации в помещении для людей с недостатками зрения может быть использована, для повышение инклюзивности общественных мест. Созданный описание стартап-проекта на основе предложенной информационной системы

Ключевые слова : машинное обучение, компьютерное зрение, навигация в помещении, SLAM.

СОДЕРЖАНИЕ

ПЕРЕЧЕНЬ СОКРАЩЕНИЙ

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность . Проблема поддержки перемещения людей с недостатками зрения практически нерешенной. Хотя и навигация на улице возможна с помощью GPS [1] и тактильных элементов дороги, но эти методы не позволяют в полный степени безопасно взаимодействовать с миром. Это нет только из- за ограниченности тактильного покрытие да погрешностей GPS, а также из-за ограниченного количества информации, которую можно передать через эти источники. В помещениях проблема стоит еще острее. Во-первых, в помещении погрешность GPS может достигать пяти метров и более, а в некоторых случаях сигнал совсем отсутствует, что делает невозможным его использование. Во-вторых, большинство помещений нет имеют тактильной плитки даже на первом этаже, не дублируют текст шрифтом Брайля, и не имеют тактильных карт, которые позволяют представить схему помещение.

Существующие технологические решения не справляются с проблемой. Они являются либо дорогими, либо неудобными для пользователей. Для примера, использование NFC [2] меток или нахождение координат мобильного устройства за помощью сети Wi-Fi [3], в какой он находится, может помочь ориентироваться в помещении человеку с недостатками зрения. Эти технологии удобны, относительно дешевы и доступны. при решении поставленной задачи, но все же не придают необходимого качества локализации. Более того, на рынке нет массового продукта с необходимой функциональностью, какой можно просто установить и пользоваться. Поэтому в работе стоит актуальная задача создать систему компьютерного зрения для навигации людей с недостатками зрения практически в любому помещении.

Цель работы: улучшить взаимодействие людей с недостатками зрения с миром и повысить уровень инклюзивности общественных мест путем создание информационной системы навигации в помещении для людей с недостатками зрения.

Для достижение цели исследование было поставлено да решено такие

основные задачи :

Теоретический результат исследование:

Практический результат:

РАЗДЕЛ 1

ОБЗОР СУЩЕСТВУЮЩИХ СИСТЕМ ЛОКАЛИЗАЦИИ ТА

ФОРМУЛИРОВАНИЕ ЗАДАЧИ СОЗДАНИЯ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ НАВИГАЦИИ В ПОМЕЩЕНИИ ДЛЯ ЛЮДЕЙ С ВОДАМИ ЗРЕНИЯ

Каждый день проходя по коридорам в свою комнату или отыскивая необходимый кабинет в здании мы не задумываемся о сложности этого Задача. О том, что без визуальной информации это тривиальная задача превращается в сложное полное опасность путешествие. По данным WHO [4] 253 миллиона человек сталкиваются с такими задачами каждый день, именно 253 миллиона являются количеством незрячих людей и людей с нарушением зрения. Поэтому данная проблема стоит остро.

Можно заметить, что навигация на улице более опасна, например, потому что вероятность попасть под колеса авто для человека с недостатками зрения в 3 раза выше, чем для человека, не имеющего таких проблем. Несмотря на это, ориентировка на улицы возможное как минимум с использованием GPS навигаторов. В помещении же невозможно использовать GPS [5], поэтому что он имеет слишком высокую погрешность (около 5 метров), а то и вообще иногда полностью отсутствует. Более того, большинство зданий не имеют ни тактильной плитки, ни тактильной карты помещения, нет дубляции текста шрифтом Брайля, поэтому коридоры таких домов часто становятся непреодолимыми препятствиями. Часто в старых зданиях можно встретить на первую или последнюю строчку, какая есть короче других есть одна ступенька в коридоре, или наличие порогов это все усложняет навигацию и увеличивает риски травмирования во время прохода такими помещениями.

В помещениях вместо GPS можно использовать RFID-метки [6] (англ. – radio frequency ID). Они достаточно дешевы , их легко размещать в помещениях на разных типах поверхностей. Только

остается проблема их обслуживание да замены, какая могла б быть нивелированной их ценой, но метки могут подвергаться воздействию других электронных устройств, что может отразиться на их качества работы

Чтобы избежать создание новой инфраструктуры можно использовать локализацию на основе WI-FI сигнала в [9] предложено решение, какое уменьшает необходимую количество маршрутизаторов и антенн. В [9] получают результат с погрешностью близко одного метра, что является достаточным результатом и движения в коридорах.

RFID-метки или WI-FI могут только помочь локализовать объект, но никак нет могут предоставить возможность навигации да отразить особенности архитектуры для обеспечение безопасного передвижение. Даже если RFID-метка будет иметь информацию о том, что дальше находится ступень или за метр установлена колонна, метка никак нет поможет избежать дверей впереди, которые резко открываются или человека, какая отвлеклась на телефон и есть препятствием, какую нужно миновать.

С недостатками предыдущих методов можно справиться используя компьютерный зрение. Да в статьи [10] описывают использование технологии SLAM для навигации в помещении людей с недостатками зрения. А уже в [11] демонстрируется использование технологий SLAM в сочетании с распознаванием объектов. Это в сочетании создало возможность для более безопасного передвижение в помещении, предоставляет возможность к взаимодействию с окружающим миром (путем распознавания объектов), но все еще нет решены проблемы нахождение необходимого места назначения на карте, планирование пути и интерфейс взаимодействия с пользователем есть ограниченным простыми командами.

Основываясь на предварительно рассмотренных статьях, актуальна задача исследование провести исследование данной области и предложить информационную систему навигации в помещении для слабовидящих, которая бы могла решить основные недостатки предварительно рассмотренных систем и сделать возможным массовое использование предлагаемой системы. Поэтому для предложенной системы есть критическими следующие характеристики:

В следующих разделах будет проведен обзор системы и ее частей, будут избранные конкретные алгоритмы для частей системы, проведенное тестирование да описание имплементации системы.

Выводы

РАЗДЕЛ 2

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ НАВИГАЦИИ В ПОМЕЩЕНИЕ ДЛЯ ЛЮДЕЙ С ВАДАМИ ЗРЕНИЯ, ПОДБОР ЕЕ

ЧАСТЬ

Чтобы помочь пользователю в навигации, необходимо дать ответы на следующие вопрос:

Основными приоритетами при разработке информационной системы являются безопасность пользователей и высокое качество работы системы локализации. Поэтому для обеспечение высокой качества использование системы были выделены следующие требования:

требует усилий и затрат от владельцев помещений для поддержки да внедрение информационной системы;

Архитектура системы имеет две части: часть пользователя да часть сервера. Для того чтобы рассмотреть каждую из частей сначала будет описана высокоуровневая логика работы системы, затем после этого будут описаны детали.

Как уже было указано, что предложена информационная система должно предоставлять возможность навигации людей с недостатками зрения в помещении. Важно отметить, что система рассчитана для использования только в помещении, невозможно его использование ни на улице, ни в транспорте. Хотя система имеет возможность для расширения в будущем к использованию в средах поза зданиями.

Рассмотрим полный процесс работы системы на примере одной здания. Процесс складывается с двух этапов: оффлайн отображение здания да непосредственная навигация пользователей в данной здания.

Первый этап есть этапом добавление здания к системы и он складывается с следующих пунктов:

Второй этап – этап использования информационной системы навигации пользователем с недостатками зрения для непосредственной навигации в помещении. Этап состоит из следующих шагов:

С вышеприведенного описания работы можно четко определить ответственности каждой из сторон (пользователя и сервера) и как следствие определить алгоритмы, которые для этого необходимы.

Для серверной части, не учитывая веб-приложение, интерфейс и хранилище, необходимые офлайн система трехмерной реконструкции здания, система ручного корректировка выхода алгоритма, алгоритмы постройки двух- да трехмерной карты. Выходные дни карты будут загружаться пользователями системы для навигации в здания. Именно по этих картах строится происходит глобальное планирование перемещение пользователя

Для исполнение Задача навигации в помещении необходимо выполнять локализацию, трехмерного отображение среды, детекцию помех, локальное и глобальное планирование, отслеживание пользователя на карте и иметь интерфейс взаимодействия пользователя с устройством. Высокоуровневая схема приложения для навигации приведена на рисунке 2.1. Подробное описание каждого из модулей производится в следующих частях раздела, после описания требований к системы.

Система локализации в помещении может быть двух типов: радио локализация да локализация на базе визуальной информации.

В радиолокализации можно выделить следующие средства лидеры, сонары, RFID, Bluetooth, Wi-Fi сигналами. Лидер разрешает достигать сантиметровой точности трехмерной реконструкции, но его основными недостатками есть стоимость и прозрачность некоторых объектов для лидера. Сонар в свою очередь решает предыдущие недостатки лидера, но он отсутствует в устройствах пользователей да имеет небольшой диапазон работы. Как предварительно отмечалось, что RFID метки могут использоваться, но качество локализации остается низкой. Казалось, что идеальным решением является сигнал Wi-Fi, потому что он есть во всех устройствах пользователей и распространен в многих помещениях. Поскольку Wi-Fi сети настраиваются для обеспечение максимальной скорости передачи данных, а нет для возможности ее использование для локализации пользователей, поэтому невозможно использовать Wi-Fi сигнал за существующих условий.

Дана работа сосредоточена именно на методах локализации да трехмерной реконструкции на основе визуальной информации, а именно входящего потока изображений. Камеры, необходимые для данной локализации также как и Wi-Fi есть практически на каждом смартфоне и к тому же современные смартфоны имеют достаточную вычислительную мощность для обеспечения работы методов локализации да разреженной трехмерной реконструкции.

Самым простым примером локализации пользователя, на основе компьютерного зрения, в помещении есть локализация за помощью сканирование QR-кодов. Явными недостатками этой системы есть сложность поиск меток для слабовидящих и низкое качество локализации. Более того невозможно избегать динамические препятствия, которые возникают во время передвижение в помещении. Поэтому этот метод используется только для роботов в складских помещениях.

Поэтому я считаю целесообразным использовать SLAM. SLAM одновременно выполняет локализацию и трехмерное отображение среды из входной потока изображений. В свою очередь это позволяет выполнять планирование и избегание помех в реальном времени, поэтому можно использовать систему в динамическом среде.

Обычно SLAM алгоритмы имеют три основных параллельных процессов: отслеживание, трехмерное отображение, детекция циклов пути (англ. loop closure). Задача первого – находить относительное положение камеры, относительно начального положения. Для этого используются ключевые точки изображение, которые предварительно генерируются генератором ключевых точек. Следует отметить, что ключевые точки-дескрипторы есть уникальными и алгоритм отслеживание, отслеживает между кадрами именно их. Задача модуля отображение – добавлять точки в локальную разреженную трехмерную карту и потом оптимизировать уже существующую карту на основе полученных точек. Также происходит локальная коррекция траектории движения (англ. bundle adjustment)

В предложенной информационной системе алгоритм SLAM используется в обоих этапах использования системы и для создания карты среды на стороне сервера, и для навигации пользователем уже по построенной карте. Разницей между настройками алгоритмов SLAM для обеих частей есть большая избыточность серверного SLAM для создания детализированная и точная карта. Выполнение на серверной стороне этого этапа позволяет привлечь больше вычислительных ресурсов и не требует работы в реальном времени.

После того, как пользователь выбрал здание, зашел в него и установил точку назначение, начинается непрерывная работа алгоритма SLAM.

Для навигации пользователь использует тот же алгоритм SLAM, но уже имеет предварительно загруженную карту помещение с сервера приложению. Таким образом планирование пути да локализация пользователя на карте происходит уже на существующей карте. Это разрешает снизить нагрузка на мобильный устройство пользователя да ускорить работу приложения. Ключевые точки из текущего кадра сопоставляются с ключевыми точками предыдущего кадра и с точками из ключевых кадров существующей карты, после этого вычисляются матрицы трансформаций и строится часть траектории от предыдущего кадра к текущему.

Интересным случаем работы системы является подъем пользователя с одного этажа на другой. Карта здания представляет собой набор карт каждого из этажей. После того как пользователь меняет этаж здания он инициализируется приложением в стартовой точке карты этажа. Таким образом ошибка, какая аккумулировалась на предыдущем этаже нивелируется полностью.

Частичным случаем работы SLAM в предложенной информационной системе есть навигация в помещении без предварительно полученной карты. В такому случае нет можно установить целевое помещение в здания, хочет и здесь система будет полезной для передвижение

да избегание помех.

Принято решение использовать алгоритм DynaSLAM [12], который использует в основе ORB-SLAM2 [14] для решения проблемы SLAM. Полная схема приведена на рисунке 2.2. Выборы DynaSLAM, поэтому что данный алгоритм SLAM показывает по сравнению с другими долгосрочную стабильность в работе. Более того его особенностью есть то, что мир нет рассматривается как статическая среда. Поэтому авторы DynaSLAM добавили детекцию движущихся объектов, что позволяет распознавать их как препятствия и использовать эту информацию для локального планирования, избегания помех. Также детекция движущихся объектов разрешает Удалить их с результирующей карты, какая создается на стороне сервера. Важно указать, что алгоритм уже включает в себе блок детекции да распознавание объектов, что разрешает делать алгоритм открытым для будущих улучшений. В текущей версии информационной системы мы не будем использовать распознавание объектов, на стороне пользователя, на основе нейронных сетей, потому что это значительно увеличивает нагруженность на смартфон и может привести к замедление работы системы на отдельных моделях смартфонов. Что касается возможности к улучшений, то DynaSLAM может использоваться с различными видами камер, включая стереопары.

Алгоритм поиска пути находит глобально кратчайший или оптимальный путь к цели.

После получение разреженной трехмерной карты с SLAM происходит ее превращение в PoI-граф [16]. Граф используется для планирование в помещении пути к цели. После того как сложенный глобальный план движения - от начальной точки к точки назначение пользователя, пользователь может начинать движение. При перемещении агента к целевой точке выполняется также локальное (динамическое) планирование. Оно учитывает все отклонение пользователя от сложенного маршрута, например, из-за возникновение препятствия. Это в свою очередь обеспечивает безопасность передвижение. Поэтому используется два модули планирование пути.

Для поиска глобального кратчайшего пути используется алгоритм A* [17]. Данный алгоритм выбранный, поэтому что он гарантирует нахождение глобально кратчайшего пути на карте, за условия если таковой существует. Алгоритм использует эвристические функции для нахождения пути и поэтому в зависимости от эвристики может потреблять разное количество памяти и вычислений В предложенной информационной системе в качестве эвристики используется евклидовая расстояние. Основным недостатком алгоритм есть потребность памяти для сохранения всех известных вершин, но поскольку на одном этаже здания практически с одной вершины можно пойти не больше чем в 5 направлениях. Поэтому алгоритм A* достаточно для использование в случае информационной системы для навигации людей с недостатками зрения.

DynaSLAM, а с другого Поиск статических препятствий выполняется путем сегментации полы и объектов на ней, алгоритм базируется на [18].

Задача модуля отслеживание пути – убедиться, что пользователь придерживается предварительно запланированного пути.

Модуль отслеживание получаем наступи входящие аргументы:

Как выход получаем информацию о то что пользователь следует пути к цели и не отклоняется от нее и навигационную информацию, о то куда идти Дальше. Алгоритм отслеживание пути используется из [19]. Алгоритм отслеживания пути работает момента достижение цели пользователем.

Интерфейс взаимодействия пользователя с приложением выполняет две следующие функции: первых, обеспечить эффективное описание окружающего среды; второе, предоставить четкий набор команд для управление приложением и установление цели.

Данный тип взаимодействия предназначен для руководства пользователя в нужном направлении базируясь выходах алгоритма отслеживание пути. Необходимо обеспечить минимальную количество сигналов для упрощение пользование навигационной системой.

Рис. 2.3. Зоны коррекции пути.

Корректировка каждого шага пользователя или каждого малого отклонение приведет к сложности взаимодействия с приложением и слишком часто внимание пользователя будет направлена на сам приложение, а нет на навигацию в помещении с чем и приложение должно помогать. Поэтому коррекция будет происходить не по абсолютным значениям (например, угол на который нужно откорректировать траекторию), а по относительным. Таким образом было взят за основу способ коррекции по [20]. Выделяется 3 следующих зоны для коррекции пути (рисунок 2.3):

Теперь о выборе способа уведомлений для пользователя. Для данного приложению смартфон позволяет делать это двумя способами. Первый – звуковые команды, второй – вибрации, которые отличаются интенсивностью. Каждый из способов прост для имплементации, поэтому они присутствуют оба. Пользователь будет делать выбор сам ввиду удобства пользования и в зависимости от условий использование. Да, например, в шумном помещении нецелесообразно использовать звуковые оповещения, потому что их можно не расслышать или же пользователь будет иметь направлять всю свою концентрацию в приложении. В таких случаях лучше использовать вибрирующие сигналы.

Цель данной взаимодействия – предоставить пользователю возможность управлять приложением для вставка, корректировка да достижение желанной цели

навигации. Выделены два способа восприятия информации от пользователя: голосовые команды и ввод информации и способ взаимодействия через дисплей смартфона.

Взаимодействие через голосовые команды кажется удобным способом, но с им возникают трудности, которые возводятся к сложности обеспечение языкового разнообразия в приложении, чтобы удовлетворить людей с недостатками зрения из любой страны мира. Если даже не учитывать алгоритмическую сложность распознавания голоса, то возникают еще проблемы с памятью, потому что языковые модели занимают много памяти и более того требуют большого количества вычислительных ресурсов, столь необходимых для SLAM. Также возникает вероятность неправильного распознавание голосовой команды.

Учитывая все трудности с голосовой взаимодействием принятие решение использовать взаимодействие через телефонный дисплей. Интерфейс должно быть максимально простым для налаживания взаимодействия Требования к страниц приложению:

Практическая реализация интерфейса пользователя приводится в разделе

3.

Выводы

РАЗДЕЛ 3

РАЗРАБОТКА АРХИТЕКТУРЫ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ НАВИГАЦИИ В ПОМЕЩЕНИЕ ДЛЯ ЛЮДЕЙ С ВАДАМИ ЗРЕНИЯ ТА

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ЕЕ ОГРАНИЧЕНИЙ

Предложенная информационная система есть стойкой к увеличение количества пользователей. под время разработки системы было важным сохранять независимость каждой с частей системы для легкого их улучшение или замены одной части без изменения других. Поэтому имплементация системы производится по принципам распределенных систем. Высокоуровневая схема сервиса изображена на рисунке 3.1.

на нем присутствует следующие обозначение: 1 – пользователи, которые выполняют видеозапись здания да выгружают ее через мобильный приложение 2 на серверы сервиса 3. на стороне сервиса происходит генерация трехмерной карты здания и затем хранится в базе данных. Пользователи с недостатками зрения 5 загружают необходимую карту здания через мобильный приложение 4. Мобильные приложения 2 и 4 могут быть одинаковыми или разными.

Части системы, которые находятся на серверном стороны все работают как отдельные микросервисы в собственных контейнеры. Взаимодействие происходит через определенное API. Таким образом при увеличении количества пользователей относительно легко можно масштабировать систему с одного сервера на их кластер. на рисунка 3.2 приведа разработана схема веб- сервиса информационной системы.

Можно отметить, что сервис разделен на две основные части. часть пользователей да часть сотрудников. В части для пользователей есть информационные страницы, которые обозначены оранжевый. Их основная цель – предоставить общую информацию пользователям о сервисе и его важные новости. Вторая ветвь пользовательской части предназначена для пользователей, которые выгружают карту здания да маркируют ее. После выгрузка видео, генерируется трехмерная карта и потом пользователь маркирует важные места в здании. Вторая часть информационной системы назначена для сотрудников, которые уже контролируют пользователей, оказывают при необходимости им помощь и верифицируют добавленные здания для создание максимальной безопасности пользование сервисом.

Рис. 3.3 Схема базы данных информационной системы.

Разработана схема базы данных для хранения данных пользователей и информацию о зданиях. Схема изображена на рисунке 3.3. Схема базы данных отображает отношения между пользователями, как они получают и загружают данные и также, какие данные о пользователей хранятся.

Стоит указать, что одним с приоритетов, есть обеспечение информационной безопасности данных пользователей и базы данных трехмерных карт построек. Поэтому данные имеют сохраняться в зашифрованном виде.

При разработке архитектуры сервиса на стороне пользователя было важным хранить простоту использования, инклюзивность, безопасность и быстрота работы приложения. Относительно скорости важно заметить, что алгоритмы SLAM вычислительно дорогие, поэтому важна их оптимизированная имплементация в устройства.

на стороне пользователя есть информационная составляющая, составляющая взаимодействия пользователя их приложением и составляющая информационной системы. В мобильном приложению происходит полный процесс навигации с использованием алгоритмов , которые описаны в разделе 2.

Необходимо обеспечить максимальное удобство пользование приложением да упростить процесс изучение его возможностей, поэтому учитывая требования к страниц интерфейса пользователя с раздела 2, разработанные страницы интерфейса пользователя:

Основные страницы интерфейса пользователя приведены на рисунка 3.4.

Пользовательский интерфейс на каждой из страниц имеет небольшое количество возможных действий, количество страниц также невелико. Большие кнопки, их расположение, возможность голосовых подсказок придают инклюзивность и простоту в использовании.

Улучшение можно добиться двумя путями. Первый, оптимизация программного обеспечения и улучшения отдельных модулей и алгоритмов системы. Второй, улучшение путем использование дополнительных физических ресурсов: сенсоров и вычислительных ресурсов

Преимуществом таких улучшений для пользователей необходимо только обновить программное приложение, в отличие от улучшения технических средств.

Добавление алгоритмов распознавания объектов позволит повысить уровень взаимодействия пользователя с средой. Это есть необходимым из-за отсутствия в большинства мест дублирование надписей шрифт Брайля.

Используя информацию с гироскопа мобильного устройства, можно улучшить качество локализации на карте и уменьшить ошибку, которая накапливается с иногда под время движения.

Целевой платформой для использование предложенной информационной системы есть мобильные устройства пользователей, а именно их смартфоны. Этот выбор с одного стороны разрешает сделать систему более доступной, а с другой накладывает ограничения, связанные со смартфонами – их набор детекторов и вычислительные мощности. Еще большим недостатком мобильных платформ является сменность необходимых сенсоров, что может привести к разной качества работы информационной системы, в зависимости от характеристик отдельного смартфону. Поэтому в качества улучшений можно использовать дополнительные устройства и сенсоры.

Использование сонаров. Сонар является устройством для обнаружения объектов, какой излучает звуковые волны, которые в свою очередь отражаются от объектов и по отбитый волны можно узнать расстояние к объекта, зная

физические свойства волны. Использование сонара помогло бы улучшить локальное планирование да избегание препятствий пользователем, за счет более детализированной локальной карты полученной с данных сонора.

Лидер похож на принцип работы на сонар, но использует световые импульсы для измерение дистанции к объектов. Комбинация трехмерного лидера и зрительной системы так же как и комбинация зрительной системы с сонаром улучшит локальное планирование да обнаружение объектов. Лидер сравнивая с сонаром имеет большую дальность действия.

Также создав систему стереозора можно значительно улучшить качество реконструкции среды. Даже использование камеры с матрицей типа рыбье глаз [21] позволит увеличить угол обзора и с одного кадра можно будет получать больше ключевых точек. Хотя при использовании таких линз нужно учитывать, что возникают радиальные искривление изображение. Для его выравнивание есть необходимым калибровка такой оптической системы.

Использование дополнительных физических ресурсов приводит к увеличение сложности разработки да комплексности системы, но может состояться значительное улучшение работы системы. Поэтому в данной работе был избран путь использования мобильных устройств.

Главной целью системы является безопасная навигация человека с недостатками зрения в помещении, какое есть достаточно освещенным, но специально нет оборудованное. Необходимо обеспечить безопасность да границы использование системы. Критическим есть понимание границ использование для предотвращение несчастных случаев для пользователя.

Система предназначена только для использования в помещениях. Она не налажена для использования в общественном транспорте или на улицы, где среда есть более динамическим да более переменным. Хотя система в дальнейшем и имеет возможность к такого расширения.

Следующее ограничение связано со скоростью работы системы и ее доступностью. Как было указано система может использоваться и в помещениях, карта которых уже известна и она загружена на устройство пользователя. Да можно использовать и в помещение, где карта заведомо еще неизвестна и не получена пользователем. В этом случае это значит, что система SLAM будет требовать большую количество вычислительных ресурсов мобильного устройства пользователя. В свою очередь это может привести к замедление работы приложения, если смартфон не достаточно мощный и как следствие замедления навигации пользователя в помещении. Важно отметить, что безопасность является приоритетом, поэтому скорость навигации будет снижена из-за исполнение дополнительных вычислений для сохранения безопасности использования.

Ограничение использование приложению в помещениях, которые имеют большое количество светорефлективных поверхностей. Данное ограничение таково для использования только с камерой в качестве сенсора. На флагманских моделях смартфонов уже устанавливаются лидеры, поэтому через несколько лет, когда технология станет более доступной и эту проблему можно решить используя данные с такого типа сенсоров.

Также информационной системе есть необходимыми данные энергопотребление смартфоном для того чтобы рассчитывать или будет достаточно заряда батареи для успешной навигации в заданном помещении. Это следующее ограничение уже не самой системы, а устройства в целом. Также если телефон работает в энергосберегающем режиме, где ограничивается до определенного уровня (задаваемого производителем) использования вычислительных ресурсов смартфона: графического да центрального процессоров. В этих случаях также невозможно предусмотреть скорость работы приложения на основе предложенной информационной системы, поэтому что зависит от марки телефона, его модели, срока эксплуатации и других факторов, которые есть неподконтрольными для системы навигации.

В требованиям к среды использование уже было упомянуто о обеспечение необходимого уровня освещенности помещения для возможности использование системы. При низкий освещенности или в сумерках на входящем потоке кадров будет большое количество шумов и низкая детализация. Это делает невозможным или значительно ухудшает использование алгоритмов системы для навигации.

Выводы

РАЗДЕЛ 4

РАЗРАБОТКА СТАРТАП-ПРОЕКТА

Раздел имеет на цели проведение маркетингового анализа стартап проекта ради определение принципиальной возможности его рыночного внедрение да возможных направлений реализации этого внедрения.

Продуктом является сервис предложенной информационной системы навигации в помещении для людей с недостатками зрения. Подробное содержание приведено в таблицы 4.1.

Таблица 4.1.

Описание идеи стартап-проекта

Продолжение таблицы 4.1.

Продуктом есть ассистент, поэтому далее будет проведен сравнительный анализ по проектам конкурентов. Сравнение производится со следующими проектами-конкурентами:

Определение сильных, слабых да нейтральных характеристик идеи проекта, сравнивая с проектами конкурентов приведено в таблицы 4.2.

Таблица 4.2. Определение сильных, слабых да нейтральных характеристик идеи проекта

Продолжение таблицы 4.2.

Комментарии к таблицы 4.2:

Динамичность использование:

Здесь (Таблица 4.3) проводится анализ технологий на основе, которых создается продукт предложенной информационной системы

Таблица 4.3.

Технологическая выполнимость идеи проекта

Продолжение таблицы 4.3.

Суммируя таблицы очевидно есть возможность создания проекта. Только существует необходимость в имплементации отдельных технологий, которые включает в себя система. Это приводит к дополнительным затратам времени, но в результате система будет больше настроена под ее цели.

Анализ приведенный в таблицы 4.4. Ввиду на данные приведены в таблицы можно заключить, что рынок рентабельным и относительно простым для входа, потому что отсутствуют специальные регуляции и монополисты рынке.

Таблица 4.4.

Предыдущая характеристика потенциального рынке стартап-проекта

В таблицы 4.5 выполняется потенциальные группы клиентов, их характеристики и формирование ориентировочного перечня требований к товара для каждой из групп.

Таблицы 4.5.

Характеристика потенциальных клиентов стартап-проекта

Анализ рыночного среды включает анализ факторов угроз да возможностей. Анализ приведенный в таблицах 4.6 да 4.7.

Таблица 4.6.

Факторы угроз

Таблица 4.7.

Факторы возможностей

В таблицы 4.8 определяются черты конкуренции на рынке.

Ступенчатый анализ конкуренции на рынке

Таблица 4.8.

В таблицы 4.9 приведенный подробный анализ конкуренции в отрасли.

Таблица 4.9.

Анализ конкуренции в отрасли за М. Портером

Выход на рынок не затруднен со стороны высокого уровня конкуренции, поскольку она отсутствует. Поскольку рынок развивается революционно, то возможна появление новых конкурентных игроков и их скорая экспансия на международном рынке.

Для обеспечение конкурентоспособности проекта необходимо обеспечить скорость разработки, сократить время между получением отзыва от клиента да реализации новой версии системы. Программное решение имеет быть конкурентоспособным быстрым, обеспечивать отказоустойчивость да удобство использование.

Таблица 4.10.

Обоснование факторов конкурентоспособности

Таблица 4.11.

Сравнительный анализ сильных и слабых сторон «Информационная система навигации в помещении для людей из недостатками зрения»

SWOT- анализ стартап-проекта

Таблица 4.12.

Таблица 4.13.

Альтернативы рыночного внедрение стартап-проекта

Выбор целевых групп потенциальных потребителей

Таблица 4.14.

Определение базовой стратегии развития

Таблица 4.15.

Таблица 4.16.

Определение базовой стратегии конкурентной поведения

Определение стратегии позиционирование

Таблица 4.17.

Таблица 4.18.

Определение ключевых преимуществ концепции потенциального товара

Описание трех уровней модели товара

Таблица 4.19.

Определение границ установка цены

Таблица 4.20.

Формирование системы сбыта

Таблица 4.21.

Концепция маркетинговых коммуникаций

Таблица 4.22.

Выводы

ОБЩИЕ ВЫВОДЫ ПО РАБОТЫ

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

System)" Wide Area Augmentation System (WAAS) Performance Standard, Раздел B.3, Abbreviations and Acronyms. Archived April 27, 2017, на the Wayback Machine.