In den letzten Tagen wurde im Backend primär die Berechnung der schnellsten Pfade zu den gesuchten Artikeln implementiert. Im Netz existiert bereits Java Code, wie das Traveling Salesman Problem gelöst werden könnte. Die gefundenen Beispiele konnten aber nicht auf die Problemstellung der „Smart Indoor Navigation“ adaptiert werden, da wir mit Pfaden arbeiten, dessen Knoten nicht alle erreicht werden müssen. Um diesem sehr mathematischen Thema deshalb nicht zu viel Aufmerksamkeit zu schenken, hat sich das Team entschieden, den Dijkstra Algorithmus in abgewandelter Form zu verwenden. Dieser wurde eigenständig in Java implementiert. Es handelt sich hierbei um einen sogenannten „greedy“ Algorithmus, der eine gute, aber nicht immer optimale Lösung findet. Er findet ein lokales Minimum, kann aber keine Aussage über das globale Minimum treffen.
Innerhalb der nächsten Tage sollen die beiden Frontends und die Pi’s an das Backend angebunden werden. Da außerdem ein Bewertungssystem für die Artikel implementiert werden soll, müssen hierfür die jeweiligen Entitäten und Repos angelegt werden.
Backend Fortschritt
Backend
85%
Bzgl. den Raspberry Pis wurde in der letzten Woche Python Skripte überarbeitet und Fehler beseitigt. Zudem wurde eine Dokumentation der gesamten Installation- und Konfigurationseinstellungen zum Raspberry Pi angefertigt. Die Images wurden auf die restlichen SD-Karten übertragen und so konfiguriert, dass nun sämtliche Mitglieder auf demselben Stand (funktionierender Pi + Sensoren) sind. Nächster Schritt ist es den Pi mit dem Backend, Frontend zu verbinden.
Raspberry Pi Fortschritt
Webdesigner
90%