Dashboard pro online závodní hru

Abstract

Práce se zabývá návrhem a implementací prototypu samostatné desktopové aplikace, která se dokáže připojit k závodní hře Asseto Corsa Competizione a v reálném čase zobrazovat telemetrická data uživatelova závodního vozu a další data probíhajícího závodu (například pořadí závodníků a jejich dosažené časy na kolo). Nejprve je představena závodní problematika, provedena rešerše jiných podobných aplikací, popis obou možných způsobů získávání dat ze hry (UDP komunikace a sdílené paměti), popis získaných dat a jejich výběr pro predikce budoucího vývoje a návrh výpočtu konkrétních predikcí. Následuje softwarový návrh a implementace prototypu aplikace včetně popisu implementace výpočtu predikcí a provedení uživatelského testování na potenciálních budoucích uživatelích. Prototyp aplikace je postaven na technologii WinUI 3, využívá obě možnosti získávání dat ze hry (UDP komunikaci a sdílenou paměť), ukládá data pomocí LiteDB databáze a umožňuje jejich export do CSV a JSON formátů. Pro výpočty predikcí je využito knihoven Math.NET Numerics a ML.NET. Prototyp rovněž umožňuje sdílení dat mezi instancemi této aplikace spuštěnými na různých počítačích.

Thesis consists of architecture and implementation of standalone desktop application that is able to connect to the Asseto Corsa Competizione racing game and show telemetric data of user's racing car and another race data (i.e. drivers standings and their lap times), both in real-time. First, the introduction to racing is provided, research of similar applications is carried out, both ways how to get data from game (UDP communication and shared memory) analyzed and the data provided by game described. Also selection of obtained data for those suitable for predictions calculations is made and those calculations proposed. Design and implementation of application prototype follows, with predictions implementation and description of user testing results. Application prototype is build on WinUI 3 technology, utilizes both data source options (UDP and shared memory), saves data into LiteDB database and enables their export into CSV or JSON format. Calculations of prediction uses Math.NET Numerics a ML.NET. libraries. Sharing data between two instances of this application running on separate computers is also enabled by the app prototype.