In den letzten Tagen wurde im Backend prim\u00e4r die Berechnung der schnellsten Pfade zu den gesuchten Artikeln implementiert. Im Netz existiert bereits Java Code, wie das Traveling Salesman Problem gel\u00f6st werden k\u00f6nnte. Die gefundenen Beispiele konnten aber nicht auf die Problemstellung der \u201eSmart Indoor Navigation\u201c adaptiert werden, da wir mit Pfaden arbeiten, dessen Knoten nicht alle erreicht werden m\u00fcssen. 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 eigenst\u00e4ndig in Java implementiert. Es handelt sich hierbei um einen sogenannten \u201egreedy\u201c Algorithmus, der eine gute, aber nicht immer optimale L\u00f6sung findet. Er findet ein lokales Minimum, kann aber keine Aussage \u00fcber das globale Minimum treffen.
\nInnerhalb der n\u00e4chsten Tage sollen die beiden Frontends und die Pi\u2019s an das Backend angebunden werden. Da au\u00dferdem ein Bewertungssystem f\u00fcr die Artikel implementiert werden soll, m\u00fcssen hierf\u00fcr die jeweiligen Entit\u00e4ten und Repos angelegt werden.<\/p>\n\n\n
Backend Fortschritt
\n\t\t\t\tBackend
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t85%<\/p>\n
Bzgl. den Raspberry Pis wurde in der letzten Woche Python Skripte \u00fcberarbeitet und Fehler beseitigt. Zudem wurde eine Dokumentation der gesamten Installation- und Konfigurationseinstellungen zum Raspberry Pi angefertigt. Die Images wurden auf die restlichen SD-Karten \u00fcbertragen und so konfiguriert, dass nun s\u00e4mtliche Mitglieder auf demselben Stand (funktionierender Pi + Sensoren) sind. N\u00e4chster Schritt ist es den Pi mit dem Backend, Frontend zu verbinden.<\/p>\n
\t\t\t\t\t\tRaspberry Pi Fortschritt
\n\t\t\t\tWebdesigner
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t90%<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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