नेविगेशन के अंदर

मैं हमेशा सोचता हूं कि कोई चीज कैसे काम करती है, चाहे वह स्मार्ट घड़ी हो , स्मार्टफोन हो या अटारी 2600 । क्या आप जानते हैं कि आपका नाविक कैसे मार्ग प्रशस्त करता है? मैंने यह पता लगाने का निर्णय लिया कि यह सिस्टम हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर के एक निर्माता के उदाहरण का उपयोग करके अंदर से कैसे काम करता है।



यह हमेशा पहिया को सुदृढ़ करने के लिए समझ में नहीं आता है। यह भी Shturmann की राय थी और, नेविगेशन प्रोग्राम के लिए एक इंजन बनाने और खरोंच से नक्शे खींचने के बजाय, हमने यहां से बेनोमाड घटनाक्रम और कार्टोग्राफी का उपयोग किया। कंपनियों ने स्वयं सूचना सामग्री, एक इंटरफ़ेस लाइब्रेरी और उसके आधार पर बनाया गया एक यूज़र इंटरफ़ेस, WinCE के लिए एक स्वचालित अपडेट सिस्टम और बहुत कुछ विकसित किया। नतीजतन, उपयोगकर्ता अंतिम उत्पाद प्राप्त करता है।

मुख्य पार्टनर और कंटेंट प्रोवाइडर Yandex.Tubes है, और इससे प्राप्त आंकड़ों के साथ यह ठीक है कि किसी को कई हेरफेर करने हैं।

यदि नाविक के उपयोगकर्ताओं को केवल एक नक्शे की आवश्यकता होती है, तो वे रूसी सड़कों के मोटे एटलस का उपयोग कर सकते हैं। नेविगेशन कार्यक्रम में मुख्य बात ठीक इष्टतम मार्ग का बिछाने है। रूटिंग को लगातार और लगातार अनुकूलित किया जाता है और हर बार आदर्श के सबसे करीब होने के परिणाम के लिए इसे ट्यून किया जाता है।

ऑनलाइन संस्करण में मार्ग को कार्टोग्राफी और ट्रैफ़िक डेटा का उपयोग करके रखा गया है, जिसे Yandex.Traffic से लिया गया है। पहले से, सब कुछ स्पष्ट है - यहां नियमित रूप से अपडेट किया गया एचईआर मैपिंग है। लेकिन ट्रैफिक जाम के साथ कठिनाइयां हैं: वे 4 बुनियादी विशेषताओं के साथ अंक के रूप में आते हैं: आईडी, गति, दिशा और रंग। अंकों के इस सेट को कार्ड पर सही ढंग से रखा जाना चाहिए।



इसके अलावा, यैंडेक्स से आने वाले डेटा को किसी भी तरह से पैक करना महत्वपूर्ण है, ताकि यह जल्दी से और बिना किसी समस्या के धीमे उपकरणों पर भी अनपैक किया जा सके - विधि का विकास Shturmann में किया गया था। इसके अलावा, कनेक्शन टूटने पर उन्होंने फिर से शुरू किया।

क्रॉस-प्लेटफॉर्म

फिलहाल तीन वाणिज्यिक रिलीज़ हैं: विनसीई पर नाविकों के लिए और दो मोबाइल संस्करण - एंड्रॉइड ओएस के लिए और आईओएस के लिए। लंबी अवधि में - WinPhone के लिए संस्करण के विकास का पूरा होना। विंडोज और लिनक्स के लिए डेस्कटॉप संस्करण भी हैं जो डेवलपर्स उपयोग करते हैं। इसके अलावा, Shturmann के लिनक्स संस्करण ने Marussia और Luxoft के साथ संयुक्त परियोजनाओं का आधार बनाया।

नेविगेशन प्रोग्राम मूल रूप से इस उम्मीद के साथ लिखा गया था कि इसे आसानी से एक सामान्य C ++ कंपाइलर के साथ किसी भी प्लेटफ़ॉर्म पर पोर्ट किया जा सकता है। आज, ये एंड्रॉइड ओएस, आईओएस, मैक ओएस, लिनक्स, विनसीई, विंडोज (डेस्कटॉप) हैं।

इस प्रकार, विभिन्न प्लेटफार्मों के लिए कार्यक्रम के संस्करण समानांतर में विकसित हो रहे हैं। हालांकि, मोबाइल एप्लिकेशन के विकास में ऐसी विशेषताएं हैं जिन्हें संस्करण लिखते समय विचार किया जाना चाहिए: उदाहरण के लिए, नेविगेशन श्टुरमन में मैप मैनेजर विशेष रूप से एंड्रॉइड के लिए जावा में लिखा गया है।

मार्ग उदाहरण

तवस्काया, जल्दबाजी का घंटा। आप गलियों के चारों ओर जा सकते हैं, जो यह सुनिश्चित करने के लिए जाना जाता है कि उनमें से 5 हैं, लेकिन 6 वें पर कोई डेटा नहीं है। लेकिन इसका मतलब यह नहीं है कि लेन मुक्त है, इसका मतलब डेटा की कमी हो सकता है: एक बंद सड़क पर कारों की दो पंक्तियों में खड़ी ट्रैफिक - पास होने की कोई अन्य असंभवता।

कार्यक्रम उन मार्गों को प्राथमिकता देता है, जिनके बारे में अधिक जानकारी है।

कार्यक्रम मार्ग कैसे निर्धारित करता है?

कार्टोग्राफी में, सड़कों को विभिन्न श्रेणियों में विभाजित किया जाता है। प्रत्येक सड़क के डेटा में विभिन्न संकेतक होते हैं, जिसमें उस पर औसत गति, सड़क की लंबाई और बहुत सारी अन्य जानकारी शामिल होती है। यदि ट्रैफिक जाम को ध्यान में नहीं रखा जाता है, तो मार्ग को औसत गति को ध्यान में रखा जाता है और गुणांक का उपयोग करते हुए विभिन्न श्रेणियों की सड़कों पर आकर्षण का निर्धारण किया जाता है। ये गुणांक वर्ष के समय पर भी निर्भर करते हैं।

कार्यक्रम संख्याओं के साथ काम करता है, इसलिए, मार्ग बनाने के लिए, ट्रैफ़िक जाम को ध्यान में रखते हुए, उसके लिए ट्रैफ़िक डेटा को बिंदुओं (जैसे यांडेक्स) में अनुमानित करना पर्याप्त नहीं है।

सर्वर से नेविगेशन में प्रवेश करने वाले ट्रैफ़िक जाम आर्क्स - सड़क के वर्गों जैसे दिखते हैं। प्रत्येक ऐसे चाप पर, गति की औसत गति निर्धारित की जा सकती है। मार्गों (इन आंकड़ों को ध्यान में रखते हुए) का निर्माण करने के लिए, चाप बढ़ाव गुणांक निर्धारित किए जाते हैं। सड़क जितनी अधिक व्यस्त होगी, चाप उतनी ही लंबी होगी। और संभावना कम है कि कार्यक्रम ट्रैफ़िक जाम के माध्यम से उपयोगकर्ता का नेतृत्व करेगा।

मान लीजिए कि ट्रैफिक जाम के बिना कुख्यात टवेर्काया पर औसत गति 50 किमी / घंटा है। और अचानक यातायात जाम 10 किमी / घंटा की गति से आता है। क्या इसका मतलब यह है कि गुरुत्वाकर्षण के गुणांक को आनुपातिक रूप से बढ़ाना आवश्यक है - 5 बार? जवाब है नहीं। तथ्य यह है कि, गुरुत्वाकर्षण गुणांक के अलावा, ऐसे गुणांक हैं जो मार्ग, मौसमी और कई अन्य कारकों के आधार पर उपयोग किए जाते हैं।

बेशक, कार्यक्रम हरी सड़कों के लिए आकर्षित है। यदि मार्ग 50 किमी / घंटा की औसत गति के साथ दो समकक्ष सड़कों पर बिंदु A से बिंदु B तक बिछाया गया है, लेकिन किसी के पास 40 किमी / घंटा का ट्रैफ़िक जाम है और दूसरे के बारे में कोई जानकारी नहीं है, तो कार्यक्रम "ट्रैफ़िक जाम" लेगा क्योंकि दूसरे विकल्प का मूल्यांकन किया जाएगा विश्वसनीय नहीं है। हालांकि एल्गोरिदम कभी-कभी अन्य गुणांक का उपयोग करते हैं।

रंगीन कॉर्क

प्लॉट में समान गति पर भी, रंग भिन्न हो सकता है। दूसरे शब्दों में, मॉस्को रिंग रोड पर 15 किमी / घंटा और कुछ केंद्रीय मॉस्को लेन में 15 किमी / घंटा दो बड़े अंतर हैं। एक मामले में, ट्रैफ़िक जाम लाल होगा, दूसरे पीले में - और सभी क्योंकि विभिन्न गति सीमाएं उपयोग की जाती हैं।

एक और अच्छा उदाहरण: निर्माणाधीन इंटरचेंज। यैंडेक्स के डेटा का उपयोग करके सड़क अवरुद्ध को ध्यान में रखा जाता है। यैंडेक्स के बरगंडी (या भूरे) रंग का मतलब है कि सड़क "इसके लायक है।" कार्यक्रम आर्क्स के रंगों को ध्यान में रखता है और उपयोगकर्ता को बरगंडी के साथ नहीं ले जाता है, उदाहरण के लिए, मार्ग।

काम, काम और मार्गों पर फिर से काम

रूटिंग कार्य नियमित है। सबसे पहले, प्रत्येक मैपिंग अपडेट के साथ सड़कों की गति बदल सकती है। दूसरे, यांडेक्स के डेटा भी इसकी सीमा को बदलते हैं - इसे ध्यान में रखा जाना चाहिए। और अन्य बातों के अलावा, मौसमी एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है: गर्मियों में, यह ड्राइव करने के लिए स्वतंत्र है, बड़ी सड़कों की ओर गुरुत्वाकर्षण अधिक है, सर्दियों में, नेविगेटर बाईपास मार्गों को भेजता है, जिसके बारे में ड्राइवर को भी पता नहीं हो सकता है, और फिर नियमित रूप से उपयोग करना शुरू कर सकता है। अगर उसे यह पसंद है।

जब एक मार्ग की साजिश रचते हैं, तो बहुत सारे डेटा को ध्यान में रखा जाता है:
- बाएं मुड़ने की संख्या;
- संभावित मोड़ों की संख्या (यदि चालक ने गलती से या जानबूझकर सड़क को बंद कर दिया, तो कार्यक्रम तुरंत इसे वापस नहीं भेजेगा, लेकिन मार्ग को फिर से व्यवस्थित करेगा, जिससे सवारी को अधिक आराम मिलेगा। यह मेगासिटी के लिए विशेष रूप से सच है: 500 मीटर के निकटतम ट्रैफिक लाइट को चलाने की तुलना में इसे चालू करना अधिक कठिन है);
- ट्रैफिक लाइट की संख्या और ट्रैफिक दुर्घटनाएं।

वास्तव में, ट्रैफ़िक जानकारी सारांश डेटा है, इसलिए यह निर्णय लिया गया कि कार्ड को अधिभार न डालें और अनावश्यक जानकारी वाले ड्राइवरों को विचलित न करें। मैप पर ट्रैफिक लाइट और जटिल मोड़ हैं, बाकी अंतिम ट्रैफिक जाम प्रारूप में उपयोगकर्ता द्वारा प्राप्त किया जाता है।

गुणांक

यह बहुत दिलचस्प है कि कार्यक्रम को उपयोगकर्ता की प्राथमिकताओं के आधार पर मशीन सीखने की संभावना प्राप्त हुई: प्लग की गति से चाप विस्तार तक इष्टतम रूपांतरण कारक खोजने के लिए, एक क्लाइंट-सर्वर समाधान लागू किया जाता है जो उपयोगकर्ता समूहों से प्राप्त मार्गों के इतिहास का विश्लेषण करता है और एक विशिष्ट मार्ग के लिए गुणांक का इष्टतम सेट प्रदान करता है। समय की अवधि (दिन, शाम, आदि)।

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