Multikriteriální metody plánovaní cesty

Abstract

Orientační běh klade vysoké nároky na efektivní navigaci, kde nalezení časově výhodnější trasy není triviální úlohou a je silně ovlivněno faktory jako sklon terénu, typ povrchu a vegetace. Standardní navigační nástroje často selhávají v predikci reálné časové náročnosti a identifikaci nejrychlejší varianty postupu. Tato diplomová práce se zabývá návrhem, implementací a vyhodnocením vícekriteriálního systému pro plánování časově optimální trasy v orientačním běhu. Hlavním cílem je vytvořit systém schopný zpracovat relevantní mapová data a na jejich základě, s využitím vhodných algoritmů, identifikovat trasu minimalizující předpokládaný čas průběhu závodníka. Systém zpracovává vektorová mapová data ve~formátu OMAP a rastrová data digitálního modelu terénu. Tato data jsou převedena do~grafové reprezentace, kde váhy hran reflektují časovou náročnost průchodu terénem, zahrnující i modelování vlivu sklonu pomocí Toblerovy funkce. Byly implementovány a porovnány různé algoritmy pro hledání nejkratší cesty, včetně Dijkstrova algoritmu, A*, a any-angle algoritmů Theta* a Lazy Theta* pro CPU. Pro akceleraci výpočtů na~rozsáhlých mapách byly vyvinuty paralelní varianty pro GPU s využitím CUDA, konkrétně Delta-Stepping a vlastní heuristicky akcelerovaný algoritmus HADS. Součástí práce je i desktopová aplikace umožňující načtení map, konfiguraci algoritmů a vizualizaci výsledků. Implementované algoritmy byly testovány a porovnány na~reálných mapových podkladech orientačního běhu z hlediska výpočetní rychlosti a kvality nalezených tras, včetně konfrontace s postupy zkušených závodníků.Orienteering places high demands on effective navigation, where finding a time-optimal route is a non-trivial task, strongly influenced by factors such as terrain slope, surface type, and vegetation. Standard navigation tools often fail to predict real-time demands and identify the fastest route option. This diploma thesis deals with the design, implementation, and evaluation of a multi-criteria system for planning time-optimal routes in~orienteering. The main goal is to create a system capable of processing relevant map data and, based on this data using suitable algorithms, identifying the route that minimizes the competitor's predicted travel time. The system processes vector map data in OMAP format and raster data from a~Digital Terrain Model. This data is converted into a graph representation, where edge weights reflect the time cost of traversing the terrain, including modeling the influence of slope using Tobler's hiking function. Various shortest path algorithms were implemented and compared, including Dijkstra's algorithm, A*, and any-angle algorithms Theta* and Lazy Theta* for CPU. To accelerate computations on large maps, parallel variants for~GPU using CUDA were developed, specifically Delta-Stepping and a custom heuristically accelerated algorithm HADS. The work also includes a desktop application enabling map loading, algorithm configuration, and results visualization. The implemented algorithms were tested and compared on real orienteering map data in terms of computational speed and the quality of~the~found routes, including comparison with the routes chosen by experienced competitors.