Документ обсуждает проблемы и решения, связанные с сопоставлением GPS-данных с реальной картой улиц для оценки популярности дорог. В нем описываются методы, используемые в OSRM, ошибки, с которыми сталкивался автор, и основные аспекты работы с GPS-данными, включая обработку информации для повышения точности. Также упоминаются нюансы настройки файлов и алгоритмов, используемых для улучшения процесса привязки данных.

1. MAP MATCHING
определяем популярность дорог по GPS трекам

2. В чём проблема?
● GPS возвращает координаты, а у нас ГИС
● Данные приходят пачкой (трек из кучи точек)
● В каждой точке 6 знаков после запятой и шумы
○ GPS – не основная функция телефона
○ Город – это сложная среда для GPS

3. Что будет в докладе
● OSRM
● История моих ошибок при его использовании
● Теория на границе математики и machine learning
● Минимум кода, только ссылки куда смотреть

4. Копия презентации
http://dragunov.pro/bygis-conference
http://bit.ly/2lHP6ig

5. Map matching
Map matching is the problem of how to match recorded
geographic coordinates to a logical model of the real world,
typically using some form of Geographic Information System.
The most common approach is to take recorded, serial
location points (eg. from GPS) and relate them to edges in an
existing street graph (network), usually in a sorted list
representing the travel of a user or vehicle.

6. Где интерес? Посчитаем популярность дорог в NY

7. https://github.com/Project-OSRM/osrm-backend

8. РисованиеОбработка
Подготовка
Схема работы
OSM extract contract routed
car.lua
GPX привязка Проездыфильтр
Карта

9. Подготовка данных

10. Подготовка данных
- Надо понимать язык программирования Lua
- И объектную модель OSM
+ Язык не сложный
+ Почти всё настраивается в одном файле
+ Есть готовые популярные конфигурации

11. По пунктам
● Качаем планету или выгрузку с GIS lab
● Правим файл запретов
● Вызываем osrm-extract
● Вызываем osrm-contract
● Запускаем сервер osrm-routed

12. Правка файла. Зачем?
Задать граф с которым дальше будем работать
● Выкинуть лишние дороги
● Максимально облегчить граф для скорости
● Исправить популярные ошибки и особенности карт
OSM

13. Граф привязки и роутинга могут различаться

14. Пример правила которые нужно учитывать
Long Island Expressway HOV-3 Lane Into Queens-Midtown Tunnel
The existing bus and taxi high occupancy vehicle lane (HOV) into the
Queens-Midtown Tunnel is open for any motorists who have three or more
persons in their vehicle (HOV 3+). Motorcycles are permitted and must obey the
same rules as other motorists. The hours of operation are 7:00 am to 10:00 am on
the westbound LIE from Calvary Cemetery to the tunnel.

15. Правка файла. Где?
Файл osrm-backend/profiles/car.lua
Можно выбрать наиболее подходящий файл для своей
задачи.

16. Правка файла. Что?
● use_turn_restrictions=false
● oneway=’conditional’
● Убрать строку tolls из секции avoid.
● Обратить внимание на barrier_whitelist,
access_tag_whitelist, access_tag_blacklist
● Speeds не очень важен

17. Запуск сервера
--max-matching-size arg (=100)
--port (=5000)
--threads (=8)

18. ЧИТ! Tile plugin

19. Привязка

20. Match
● Координаты
● Точность
● Время
● Направление

22. Как работает match

23. Каждая точка в отдельности попадает дороги

24. Проекции на дорогу не равновероятны
GPS1
P1
P2
P3
P4

25. Каждая точка трека получает свои проекции
GPS1
P1
P2
P3
P4
GPS2
P1
P2
P3
P4
GPS3
P1
P2
P3
P4
GPS4
P1
P2
P3
P4

26. Переходы между состояниями не равновероятны
GPS2
P1
P2
P3
P4
GPS3
P1
P2
P3
P4
GPS4
P1
P2
P3
P4
GPS1
P2
P3
P4
P1

27. Задача - найти наиболее вероятный путь
GPS2
P1
P2
P3
P4
GPS3
P1
P2
P3
P4
GPS4
P1
P2
P3
P4
GPS1
P2
P3
P4
P1

28. Матчер держит в памяти несколько дорог

29. Теория
Скрытые цепи Маркова
Алгоритм вывода Витерби
Подробнее:Hidden Markov map matching through noise and
sparseness. [Newson, Krumm]

30. Грабли привязки

31. Match
● Координаты
● Точность
● Время
● Направление

32. Координаты
● Должны быть одной природы
● Нужно устранить дребезг
● Лучше всего оставить одну координату на 20 секунд
● На остановках GPS сходит с ума

33. Точность
Чем точнее координата, тем быстрее работает
На самом деле точность умножается на 3 под капотом
Очень большие значения могут заставить сервер уйти в
себя на часы

34. Время
● Без времени - петли
● С временем - разрыв трека
если задержка больше 3х
медиан

35. Направление
● Градусы от севера по часовой
● Точность в градусах
● Фильтрует кандидатов дорог
● Может ускорить при низкой точности
● Нет достоверных источников направления в телефоне

36. В итоге
● Фильтруем жестоко
● Стараемся стоянки не привязывать
● Ограничиваем максимальную точность
● Дорабатываем алгоритм по выходным данным

38. Парсим ответ

39. Ответ OSRM’a тоже настраивается
● Geometries
● Overview
● Steps
● Annotations

40. Geometries
● Polyline (по умолчанию)
● Polyline6
● GeoJSON -- наш выбор

41. Overview
● Simpilfied (по умолчанию)
● Full
● False

42. Steps

43. Annotations

44. Время в matching не зависит от timestamps
This is not the function of the match plugin. The result
should always reflect the state of the internal data. It
does not interpolate trace data, it uses it as input to
compute the most probable route given its current
knowledge of the road network. It is basically like asking
OSRM "Hey what do you think this route would look
like".
[Patrick Niklaus (TheMarex)]

45. Nodes
● Соотносятся с osm_id
● Зная настоящие timestamp’ы можно вычислить
реальную скорость на участке.
● Используются в дополнительных настройках contract

46. Сбор базы данных
Идентификатор ребра node_id1 - node_id2
Итоговый запрос:
SELECT node_1, node_2, count(*) as cnt from edges_db
group by 1,2;

47. Визуализация на QGIS

49. Что я хотел сказать
● Map matching - лучший способ ввести GPS в систему
● Обработанный трек привязывается лучше
● OSRM - одна из самых мощных систем для привязки
● Для работы с GPS не нужен платный софт

50. Вопросы?
Dragunov.pro
facebook.com/LevDragunov