Во время обучения и стажировки в Московском государственном политехническом университете имени Разумовского мы обнаружили проблему: студенты в среднем тратили около 40 часов на поиск существующих исследований, прежде чем начать новый проект. Анализ показал, что многие проекты дублировали существующие исследования в области технологий дополненной и виртуальной реальности. Наш проект V-Avatar начался с анализа исследовательского бэклога в Школе цифровых технологий. Вместо того чтобы начинать с нуля, мы интегрировали существующие методы и алгоритмы. Эти методы описаны в нашей дипломной работе:
1) Теоретические основы (дипломная работа 2025 года): «Применение технологий дополненной и виртуальной реальности в обучении сотрудников». Этот подход вдохновил концепцию моделирования и стал основой архитектуры V-Avatar. Мы используем эту модель для поддержки взаимодействия с виртуальными аватарами в образовательных средах.
2) Техническая реализация (дипломная работа 2024 года): «Разработка виртуального интерактивного музея на основе WebVR». Мы позаимствовали методы создания интерактивного 3D-контента из этой работы. Кроме того, мы адаптировали методы моделирования движения для соответствия функциональности нашего виртуального аватара.
Наиболее важный алгоритм моделирования из дипломной работы 2025 года был интегрирован в программный модуль src/legacy_methods.py. Это не только позволяет нам создавать решения для визуализации, но и предоставляет проверенный эталонный метод для оценки вовлеченности пользователей в обучение в виртуальной реальности.
Для создания MVP V-Avatar мы выбрали гибкий технологический стек, чтобы быстро масштабировать решение и привлечь разработчиков открытого исходного кода.
Язык программирования: V-Avatar основан на Python 3.10, что обеспечивает быструю разработку и интеграцию библиотек.
Основная архитектура: Основная логика находится в модуле legacy_methods.py. Она применяет теоретические методы из университетских работ к практическому коду.
Инфраструктура и непрерывная интеграция/непрерывная доставка (CI/CD): Автоматизированные процессы реализованы с помощью GitHub Actions. Каждое обновление кода запускает тесты и использует инструмент проверки стиля кода flake8, обеспечивая стабильность системы.
Структура проекта: Репозиторий кода создан в соответствии с классическими стандартами открытого исходного кода. Он содержит папку /src для хранения кода, папку /tests для функционального тестирования, папку /docs для хранения документации и папку /research для хранения исследовательских материалов.
Интеграция этих инструментов не только помогла нам достичь минимально жизнеспособного продукта (MVP) за несколько недель, но и создала прозрачную среду для ИТ-волонтеров, желающих помочь с документацией или тестированием нашего проекта.
В ходе интенсивной фазы разработки, проходившей в рамках нашей стажировки, наша команда добилась значительных результатов:
Формирование команды: Проектная команда под названием «V-Avatar | MSUTU FCT» официально зарегистрирована в Leader-ID.
Участие в акселерационном проекте: Мы участвовали в акселерационном проекте MSUTU и добились значительных результатов под руководством команды экспертов.
Открытость сообщества: Проект открыт для внешних IT-волонтеров.
Эксперимент по созданию V-Avatar за короткий период времени демонстрирует, что сочетание университетского академического опыта с современными инструментами разработки может значительно ускорить выпуск IT-продуктов.
Студенты и российские участники Московского государственного технического университета
Мы считаем, что студенческая инициатива и проекты с открытым исходным кодом могут работать вместе, чтобы превратить академические проекты в более ценные проекты с реальным рыночным спросом.
