Wykonanie
Nasz projekt łączy elementy user interface design, serwisów chmurowych, systemów wbudowanych i rozpoznawania twarzy z wykorzystaniem sztucznej inteligencji. Rozwiązanie zbudowane jest głównie w oparciu o wieloplatformowy framework Qt i docelowo przeznaczone na płytę ewaluacyjną Nvidia Jetson. Głównym celem systemu jest wyświetlanie zestawu wskaźników w wybranym motywie graficznym, który użytkownik może dostosować z poziomu aplikacji mobilnej. Ta z kolei łączy się z serwisem w chmurze w celu aktualizacji profilu użytkownika lub pobrania nowych motywów. Cluster dowiaduje się o zmianie za pośrednictwem symulatora, z którym komunikuje się przez sieć. Wspomniany symulator jest centralnym węzłem i zbiera dane z chmury, GridHMI (desktopowej aplikacji do tworzenia nowych layoutów graficznych) oraz GloFace (rozpoznawanie twarzy). Ponadto służy do imitacji sygnałów przychodzących z różnych podsystemów w samochodzie, takich jak prędkość, stan paliwa czy obroty silnika. Lokalne aplikacje (GloFace, Symulator, GridHMI, Cluster) wymieniają się wiadomościami zapisanymi w formacie JSON poprzez websocket, natomiast serwis chmurowy posiada interfejs REST’owy. Cluster, jako wyświetlacz wskaźników, jest ostatnim ogniwem w łańcuchu aplikacji, które zasilają go danymi. Komunikacja z nim odbywa się w jedną stronę – Cluster tylko przyjmuje dane od symulatora i reaguje na nie odpowiednimi animacjami liczników lub zmianą motywu graficznego.