Диссертация (1172949), страница 8
Текст из файла (страница 8)
GLПожарная автолестницадлиной 30 метровАЛ-30-IVECO DLK 23-12 CS GLАЛ-55-IVECO DLK-55 CSПожарная автолестницаАЛдлиной 50 метровДЛ-50-IVECO DL-50 IVECO-MAGIRUSДЛК-52-IVECO VARIO ССПожарная автолестницаАЛ-42-IVECO DLK 42CSПолная Мощность, Максимальнаямасса,кВт/л.с.скорость, км/чДлина Ширина ВысотакгГабариты, мм7600250032009500130/177908200820043505640820025002500220020002500300032002200271032009500120007000350012000185/251142/194107/14680/109142/19410010090901008715700074007650250022002500250027502500350027151200035001550011900130/17778/106150/210133/18590909010080002500310019000178/24080119001000010000119001200011850106002500240024602500250025002460390030503200391037003760339024500142001425024380240002438015800265/360220/299220/299265/360265/360245/333220/29980989880809890442.2 Описание массива собранных геоинформационных данныхЗапись данных производилась КИС МиУСС при помощи ГЛОНАССустройств,установленныхнапожарно-спасательныхавтомобиляхтерриториального пожарно-спасательного гарнизона города Москвы в периодс 15 июля по 15 декабря 2016 года.
Собранный массив данных составил более чем3000 GPX треков. Из полученного массива записанных данных были исключенынекорректно записанные треки, в которых содержалось менее 30 точек(геопозиций) на маршруте следования, поскольку данный объем информациине позволяет провести полноценную обработку и анализ выезда. В результатебыли отобраны 1 350 треков, которые содержали более 30 точек. Каждый трек,записанный во время экстренного вызова, представляет собой отдельный файлтекстового формата GPX, содержащий в себе набор геопозиций (координат)и времени, когда реагирующее подразделение находилось в данной точке.В данном виде из треков проблематично получить необходимую информацию,поскольку координаты геопозиций и время записи координат в чистом видене отражают скоростные характеристики пожарно-спасательных автомобилей.Существует ряд компьютерных программ, предназначенных для обработкии анализа данных, содержащихся в GPX-файлах. Но проведенный анализ данныхпрограмм показал, что их использование в проведении обработки и анализазаписанных треков сопряжено с рядом трудностей, замедляющих работу.
Такжев число факторов, затрудняющих работу с треками, является невозможностьодновременной загрузки большого массива обрабатываемых данных, что требуетслишком много длительных временных затрат.Помимоопределенияскоростныххарактеристик,реагирующихподразделений, задачей данного исследования также является определениепреимущества пожарно-спасательных автомобилей в транспортном потоке.Для этого необходимо было определить скорость транспортного потокана маршруте, пройденном реагирующим подразделением во время экстренноговызова.452.3 Анализ скорости транспортного потокапри помощи картографического сервиса Google mapsДля того чтобы выяснить, какое преимущество в скорости имеютреагирующие подразделения в транспортном потоке, необходимо было выяснитьскорость транспортного потока на маршруте, пройденном ОПСП во время выездапо экстренному вызову.
Данную информацию можно получить из рассмотренныхранее картографических сервисов. В рамках исследования данные о скороститранспортного потока были получены при помощи картографического сервисаGoogle maps, поскольку в нем реализована возможность оценить степеньзагруженноститранспортнойсетинепосредственновмоментвыездапо экстренному вызову, то есть ретроспективно. В то время как функционалкартографическогосервисаЯндекс.Картыпозволяетоценитьскоростьтранспортного потока исключительно по средним показателям дня неделии времени суток. Помимо этого, преимущество работы с картографическимсервисом Google maps заключается в наличие такого сервиса как Google maps API –это коллекция инструментов для добавления карт Google в различныепрограммные продукты, мобильные и веб-приложения для использованиявозможностей Google maps для различных нужд пользователей [103].Для сравнения скоростных характеристик движения пожарно-спасательногоподразделения и транспортного потока на карте картографического сервисаGoogle maps откладывался точный маршрут следования подразделения, такаявозможность появилась благодаря наличию в записанных треках координатначала, конца и промежуточных точек движения ОПСП.Так как из картографического сервиса можно получить информациюо времени, необходимом для преодоления заданного маршрута в заданныймомент времени, как без учета загруженности транспортной сети, так и с учетомее загруженности, было определено три значения времени.
Для получениявремени, необходимого транспортному потоку для преодоления маршрута,пройденного ОПСП во время экстренного выезда в идеальных условиях,46то есть с максимально разрешенной скоростью без пробок, картографическийсервис Google maps использовался без применения функции отображениязагруженности транспортной сети. Далее было получено время, необходимоетранспортному потокудляпреодолениязаданногомаршрутасучетомзагруженности транспортной сети, для этого была использована функциякартографическогосервиса,транспортнуюгородасетьпозволяющаясучетомотобразитьскоростиретроспективнотранспортныхпотоков.В картографический сервис вводились дата и время выезда реагирующегоподразделения по экстренному вызову, после чего картографический сервисвыводил диапазон времени, отражающий оптимистичный и пессимистичныйпрогноз времени следования, необходимого для преодоления заданного маршрутас учетом загруженности дорог на момент выезда. Проведя данный набордействий, была получена информация, необходимая для дальнейшего анализа.Получение информации о скорости транспортного потока из картографическогосервиса Google maps в ручном режиме (по представленному алгоритму) занималозначительное время и затрудняло тем самым процесс обработки большихмассивов данных.
Для ускорения процесса обработки была разработанапрограмма для ЭВМ, при помощи которой вышеуказанный алгоритм действийвыполняется в автоматическом режиме.2.4 Разработка компьютерной программы обработкии анализа геоинформационных данныхПрограмма обработки и анализа ГЛОНАСС-данных о следовании к местувызовапожарно-спасательныхподразделенийбыланаписананаязыкахпрограммирования HTML и PHP, а также с использованием сервиса Googlemaps API [104]. Она предназначена для обработки геоинформационных данныхзаписанных в формате GPX, а также построения пройденного маршрута на картахGoogle maps и определения скорости транспортного потока на данном маршруте47в момент записи трека.
В данном исследовании программа использовалась дляобработки и анализа геоинформационных данных, записанных во времяэкстренныхвызововОПСП.Программаопределяетвремяследованияи протяженность маршрута до места вызова по данным, полученным из файловGPX, затем получает из картографического сервиса Google maps:– время, необходимое для преодоления того же маршрута со скоростьютранспортного потока по оптимистичному прогнозу (движение с максимальнойскоростью транспортного потока),– время, необходимое для преодоления того же маршрута со скоростьютранспортного потока по пессимистичному прогнозу (движение с минимальнойскоростью транспортного потока),– время, необходимое для преодоления этого маршрута в идеальныхусловиях, то есть с максимально разрешенной скоростью движения на данномучастке дороги.На рисунке 2.2 изображена принципиальная блок-схема компьютернойпрограммы, на рисунке 2.3 представлена развернутая блок-схема программыобработки и анализа ГЛОНАСС-данных о следовании к месту вызоваоперативных пожарно-спасательных подразделений.
В таблице 2.2. приведенпример вывода данных после обработки трека, данная таблица представляетсобой интерфейс программы. На разработанную программу было полученосвидетельство(приложение В).огосударственнойрегистрациипрограммдляЭВМ48НАЧАЛОi = 1, KНЕТi≤KДАИзвлечение из файла данных: идентификационного номера ГЛОНАССустройства пожарного автомобиля, координаты, дата и время выездаОпределение параметров движения ПА:следования к месту вызова, время следованияпротяженностимаршрутаОпределение времени необходимого для преодоления маршрута до меставызова со скоростью транспортного потока: без пробок, оптимистичныйпрогноз, пессимистичный прогнозi=1i = i+1НЕТi≤KДАВывод:– идентификационный номер ГЛОНАСС устройства;– дата и время начала выезда, время следования ПА;– прогноз времени следования со скоростью транспортного потока:пессимистичный, оптимистичный, с максимально разрешённой скоростью;– расстояние до места вызоваКОНЕЦi = i+1Рисунок 2.2 – Принципиальная блок-схема программа обработки и анализа ГЛОНАСС данныхо следовании к месту вызова пожарно-спасательных подразделений:i – счетчик; K – количество треков (файлов GPX)49НАЧАЛОi =1, KНЕТi≤KДАj = 2, R = 0НЕТj≤Count(S(i))ДАR=R+distance (S(i)(j), S(j–1))j=j+1M(i)(P) = Pessimistic (R)M(i)(O) = Optimistic (R)M(i)(I) = Ideal (R)i=1i = i+1НЕТi≤KДАВывод Id (i), Tstart(i), N(i), M(i)(P), M(i)(O), M(i)(I), RКОНЕЦi=i+1Рисунок 2.3 – Подробная блок-схема программа обработки и анализа ГЛОНАСС данных оследовании к месту вызова пожарно-спасательных подразделений:i – счетчик; K – количество треков (файлов GPX); M – массив с информацией по маршрутуследования; distance – расстояниями между геопозициями; R – расстояние до места вызова;j – счетчик; N (i) – время следования пожарного автомобиля; S (i) – массив c координатами i-гофайла; Count (i) – количество геопозиций на i-м маршруте; Pessimistic – пессимистичныйпрогноз времени следования по данным Google maps; Optimistic – оптимистичный прогнозвремени следования по данным Google maps; Ideal –прогноз времени следования по даннымGoogle maps без пробок; M (i)(P) – массив с пессимистичным прогнозом времени следованиядля каждого i-го файла GPX; M (i)(O) – массив с оптимистичным прогнозом времениследования для каждого i-го файла GPX; M (i)(I) – массив с прогнозом времени следованиябез пробок для каждого i-го файла GPX; Id (i) – массив идентификационных номеровпожарно-спасательных автомобилей для каждого i-го файла GPX; Tstart (i) – массив данныхо дате и времени выезда пожарно-спасательных автомобилей для каждого i-го файла GPXТаблица 2.2 – Интерфейс программы обработки и анализа ГЛОНАСС-данных о следовании к месту вызова пожарно-спасательныхподразделений09.08.2016 14:58:00Фактическоевремяследования ПА445 (00:07:25)Пессимистичныйпрогноз о времениследования ТП1114 (00:18:34)Оптимистичныйпрогноз о времениследования ТП603 (00:10:03)Прогнозвремениследования ТПбез пробок553 (00:09:13)102595708.02.2016 19:36:49645 (00:10:45)1638 (00:27:18)1149 (00:19:09)877 (00:14:37)9078102408209.08.2016 16:12:04256 (00:04:16)889 (00:14:49)558 (00:09:18)460(00:07:40)3528102621502.10.2016 14:58:39610 (00:10:10)925 (00:15:25)618 (00:10:18)484 (00:08:04)4947102621609.09.2016 9:06:09689 (00:11:22)953 (00:15:53)682 (00:11:22)544 (00:09:04)3645102621623.09.2016 6:28:22499 (00:08:21)656 (00:10:56)501 (00:08:21)407 (00:06:47)2447102621623.09.2016 11:46:48628 (00:10:28)745 (00:12:25)546 (00:09:06)447 (00:07:27)3358102622114.10.2016 7:50:54649(00:10:49)1048 (00:17:28)731 (00:12:11)547 (00:09:07)5361102622124.10.2016 9:56:47945 (00:15:45)1069 (00:17:49)832 (00:13:52)681 (00:11:21)9721102622127.10.2016 3:38:07653 (00:10:53)1103 (00:18:23)987 (00:16:27)855 (00:14:15)10189102623608.10.2016 10:21:55416 (00:06:56)711 (00:11:51)425 (00:07:05)403 (00:06:43)5206Идентификационныйномер ПАДата и время вызова1024082Расстояние622151В результате обработки GPS/ГЛОНАСС-треков при помощи разработаннойпрограммы удалось получить информацию по каждому из исследуемых выездов:– идентификационный номер GPS/ГЛОНАСС устройства;– дата и время выезда;– время следования пожарно-спасательного автомобиля;– расстояние, пройденное автомобилем;– время необходимое для преодоления маршрута по данным Google mapsбез пробок (в идеальных условиях);– время необходимое для преодоления маршрута по данным Google mapsс учетом загруженности дорог по оптимистичному и пессимистичному прогнозу.В 313 файлах, записанных во время сбора данных, содержалась информацияо перепадах высот во время следования по экстренному вызову пожарноспасательных подразделений, для их обработки применялась программаGPSLog Labs.2.5 Обработка файлов, содержащих параметры изменения высотво время реагирования оперативных пожарно-спасательных подразделенийВ результате апробации ряда программ, предназначенных для обработкии анализа параметров изменения высот из GPX-треков, была выбрана программаGPSLog Labs, так как она имеет ряд преимуществ перед другими программами[106]:– удобна в использовании;– интуитивно понятна;– имеет функцию хранения треков;– дает визуализацию маршрута следования на карте;– отображаетсяпрофильизмененияна протяжении всего маршрута следования.высотынадуровнемморя52Также при необходимости позволяет редактировать записанные трекии выводит ряд параметров, касающихся изменения высоты над уровнем моря,позволяющихподробнопроанализироватьдинамикудвиженияОПСПпо экстренному вызову.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
