Phát Triển Thuật Toán Tìm Đường Cho Nền Tảng Cung Cấp Dịch Vụ Địa Chỉ Việt Nam

• Tác giả: Hà Đức Văn
• Người hướng dẫn: TS. Bùi Quang Hưng
• Trường học: Đại học Quốc gia Hà Nội
• Chuyên ngành: Khoa học máy tính
• Đề tài: Phát Triển Thuật Toán Tìm Đường Cho Nền Tảng Cung Cấp Dịch Vụ Địa Chỉ Việt Nam
• Loại tài liệu: Luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2020
• Địa điểm: Hà Nội

• LỜI CẢM ƠN
• TÓM TẮT
• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU CHUNG
• 1.1. Giới thiệu chung về VMap và chức năng chỉ đường của VMap
• 1.2. Vấn đề gặp phải với chức năng chỉ đường của VMap
• 1.2.1. Vấn đề gặp phải do thiếu dữ liệu tín hiệu giao thông
• 1.2.2. Vấn đề gặp phải do thiếu dữ liệu lưu lượng giao thông
• 2. CHƯƠNG 2: CÁC NGHIÊN CỨU, CÔNG NGHỆ LIÊN QUAN
• 2.1. Một số phương pháp tính toán tốc độ di chuyển thực tế
• 2.1.1. Thu thập thông tin chia sẻ từ người dùng
• 2.1.2. Tính toán dựa trên công nghệ đo trực tiếp
• 2.1.3. Tính toán từ dữ liệu vị trí của phương tiện
• 2.2. Giới thiệu tổ chức Open Geospatial Consortium (OGC) và chuẩn Web Map Tile Service (WMTS)
• 2.2.1. Giới thiệu tổ chức Open Geospatial Consortium (OGC)
• 2.2.2. Giới thiệu chuẩn Web Map Tile Service (WMTS)
• 2.3. Giới thiệu về Google Map
• 2.4. Giới thiệu về Graphhopper
• 2.5. Giới thiệu về Javascript và NodeJS
• 2.5.1. Giới thiệu, lịch sử phát triển Javascript
• 2.5.2. Giới thiệu về NodeJS
• 2.6. Giới thiệu về Python và các thư viện, bộ thư viện sử dụng
• 2.6.1. Giới thiệu về Python
• 2.6.2. Bộ thư viện Scikit-Learn (sklearn)
• 2.6.3. Giới thiệu RNN
• 3. CHƯƠNG 3: ĐỀ XUẤT PHƯƠNG PHÁP
• 3.1. Thu thập dữ liệu Google Traffic Tiles
• 3.2. Xây dựng thuật toán tìm đường đi nhanh nhất theo thời gian
• 3.2.1. Đề xuất phương pháp tìm đường
• 3.2.2. Đề xuất Thuật toán tìm đường đi nhanh nhất
• 4. CHƯƠNG 4: TRIỂN KHAI, THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ
• 4.1. Xây dựng mô hình ước lượng thời gian di chuyển theo tình trạng giao thông
• 4.1.1. Xây dựng bộ dữ liệu thử nghiệm
• 4.1.2. Thử nghiệm và tìm mô hình hiệu quả nhất
• 4.2. Triển khai công cụ thu thập bộ dữ liệu Google Traffic Tiles
• 4.3. Triển khai thuật toán cho Nền tảng cung cấp dịch vụ địa chỉ Việt Nam VMap
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ ĐỊNH HƯỚNG
• 5.1. Kết quả đạt được
• 5.2. Định hướng phát triển tương lai
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng Quan Về Thuật Toán Tìm Đường Cho Bản Đồ Số Việt Nam

Trong kỷ nguyên công nghệ thông tin phát triển vượt bậc, bản đồ số đóng vai trò quan trọng trong cuộc sống hiện đại. Tại Việt Nam, nền tảng bản đồ số VMap tiên phong trong lĩnh vực này, cung cấp dịch vụ tìm kiếm địa chỉ và chỉ đường. Tuy nhiên, ước tính tốc độ di chuyển thực tế vẫn là một thách thức lớn. Tình trạng giao thông phức tạp, ùn tắc thường xuyên xảy ra ở các thành phố lớn khiến tốc độ di chuyển thay đổi liên tục. Giải pháp hiện tại của VMap, dựa trên tính chất cố định của đoạn đường, chưa đủ để đảm bảo độ chính xác. Luận văn này tập trung vào nghiên cứu, phát triển công cụ ước tính tốc độ di chuyển thực tế dựa trên dữ liệu giao thông cho VMap. Khóa luận được hỗ trợ bởi đề tài nghiên cứu ứng dụng và phát triển công nghệ cấp quốc gia: “Nghiên cứu xây dựng Nền tảng cung cấp dịch vụ dữ liệu địa chỉ Việt Nam phục vụ phát triển các ứng dụng dân sinh”.

1.1. Giới Thiệu Nền Tảng Bản Đồ Số VMap và Dữ Liệu Địa Chỉ

VMap ra mắt vào 01/10/2019, hiện có hơn 23,4 triệu dữ liệu địa chỉ trên cả nước. Ngoài các tính năng cơ bản như tìm kiếm địa chỉ, tìm đường, VMap tập trung vào hiển thị lớp bản đồ riêng của các lĩnh vực trong cuộc sống và địa chỉ chi tiết tới từng số nhà. Dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn, bao gồm nhân viên bưu điện, đoàn viên thanh niên, OpenStreetMap và ứng dụng VMap Contributor. Dữ liệu bản đồ VMap được lưu trữ theo phương pháp tổ chức dữ liệu của OpenStreetMap, bao gồm các thành phần chính như tag, node, way, relation.

1.2. Chức Năng Tìm Đường Của VMap Tìm Đường Đi Tối Ưu

Một trong những tính năng quan trọng nhất của VMap là chức năng tìm đường. Hệ thống nhận đầu vào là tọa độ điểm đầu, điểm đích và phương tiện di chuyển, sau đó đưa ra tuyến đường tối ưu theo tiêu chí khoảng cách di chuyển ngắn nhất hoặc thời gian di chuyển nhanh nhất. Giao diện chức năng tìm kiếm trên VMap cho phép người dùng dễ dàng nhập thông tin và nhận kết quả. Tuy nhiên, hiện tại chức năng tìm đường của VMap chủ yếu dựa trên khoảng cách ngắn nhất, chưa tính đến các yếu tố ảnh hưởng đến thời gian di chuyển như lưu lượng giao thông.

II. Thách Thức Độ Chính Xác Thuật Toán Tìm Đường VMap Hiện Tại

Chức năng chỉ đường hiện tại của VMap sử dụng phương pháp tìm đường đi theo khoảng cách ngắn nhất. Việc ước lượng thời gian di chuyển của người dùng gặp hai vấn đề chính: thiếu dữ liệu tín hiệu giao thông và thiếu dữ liệu lưu lượng giao thông. Người dùng thường mong muốn tìm đường đi có thời gian di chuyển ngắn nhất thay vì khoảng cách ngắn nhất, đây là xu hướng chung của các dịch vụ chỉ đường khác như Google Map. Tuy nhiên, VMap chưa thể áp dụng phương pháp này do ước lượng thời gian di chuyển chưa chính xác. Việc thiếu dữ liệu này ảnh hưởng lớn đến trải nghiệm người dùng và tính cạnh tranh của nền tảng.

2.1. Ảnh Hưởng Của Việc Thiếu Dữ Liệu Tín Hiệu Giao Thông

Tín hiệu giao thông đường bộ đóng vai trò quan trọng trong việc duy trì trật tự, an toàn giao thông. Dữ liệu tín hiệu giao thông khu vực Dịch Vọng Hậu, Cầu Giấy, Hà Nội cho thấy sự chênh lệch lớn giữa dữ liệu của VMap và thực tế. Việc thiếu thông tin về đèn tín hiệu, biển báo ảnh hưởng đến độ chính xác của chức năng tìm đường tối ưu theo thời gian. Cách thi hành hiệu lực của biển báo lên mạng lưới đường của VMap hiện vẫn đang thực hiện thủ công, tốn nhiều thời gian và công sức. Dữ liệu về tín hiệu giao thông dễ bị thay đổi, số lượng lớn, gây khó khăn cho việc thu thập và cập nhật.

2.2. Hạn Chế Do Thiếu Dữ Liệu Lưu Lượng Giao Thông Thực Tế

Chức năng tìm đường của VMap đưa ra kết quả dựa trên tốc độ di chuyển được đặt mặc định theo loại đường, giới hạn tốc độ, dẫn đến tuyến đường tối ưu theo thời gian là như nhau trong mọi khoảng thời gian. Điều này không chính xác so với thực tế khi tốc độ di chuyển bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố như thời tiết, mật độ giao thông. VMap chưa có phương pháp ước tính thời gian di chuyển phù hợp với thực tế. Luận văn sẽ trình bày phương pháp xây dựng thuật toán ước lượng thời gian di chuyển thực tế sử dụng Google Traffic Tiles.

III. Giải Pháp Xây Dựng Thuật Toán Ước Lượng Thời Gian Di Chuyển

Luận văn đề xuất giải pháp xây dựng thuật toán ước lượng thời gian di chuyển thực tế sử dụng Google Traffic Tiles. Mục tiêu là phát triển thuật toán tìm đường đi nhanh nhất theo thời gian cho Nền tảng VMap. Quá trình bao gồm xây dựng công cụ thu thập dữ liệu Google Traffic Tiles, phát triển thuật toán và triển khai trên nền tảng VMap. Giải pháp này giúp cải thiện độ chính xác của chức năng chỉ đường, mang lại trải nghiệm tốt hơn cho người dùng. Nghiên cứu này tập trung vào việc sử dụng nguồn dữ liệu có sẵn và tối ưu hóa thuật toán để đạt hiệu quả cao.

3.1. Xây Dựng Công Cụ Thu Thập Dữ Liệu Google Traffic Tiles

Bước đầu tiên là xây dựng công cụ thu thập dữ liệu từ Google Traffic Tiles. Google Traffic Tiles cung cấp thông tin về tình trạng lưu lượng giao thông theo thời gian thực. Công cụ này sẽ tự động thu thập dữ liệu này theo định kỳ và lưu trữ để sử dụng cho việc huấn luyện mô hình ước lượng thời gian di chuyển. Việc thu thập dữ liệu cần đảm bảo tính chính xác và đầy đủ để thuật toán có thể học được các mẫu giao thông khác nhau.

3.2. Phát Triển Thuật Toán Tìm Đường Đi Nhanh Nhất Theo Thời Gian

Sau khi có dữ liệu, bước tiếp theo là phát triển thuật toán tìm đường đi nhanh nhất theo thời gian. Thuật toán này sẽ sử dụng thông tin từ Google Traffic Tiles để ước lượng thời gian di chuyển trên từng đoạn đường và tìm ra tuyến đường tối ưu. Các giải thuật như A*, Dijkstra có thể được sử dụng và cải tiến để phù hợp với yêu cầu của bài toán. Thuật toán cần được tối ưu hóa để đảm bảo hiệu suất và độ chính xác.

3.3. Kết Hợp Machine Learning Để Dự Đoán Lưu Lượng Giao Thông

Ứng dụng các kỹ thuật Machine Learning để dự đoán lưu lượng giao thông trong tương lai. Bằng cách phân tích lịch sử dữ liệu giao thông, chúng ta có thể xây dựng mô hình dự đoán lưu lượng giao thông trong ngắn hạn. Mô hình này sẽ cung cấp thông tin cho thuật toán tìm đường, giúp thuật toán đưa ra quyết định tốt hơn về tuyến đường tối ưu. Các mô hình Machine Learning như RNN (Recurrent Neural Network) có thể được sử dụng.

IV. Thực Nghiệm Đánh Giá Hiệu Quả Thuật Toán Trên Nền Tảng VMap

Sau khi phát triển thuật toán, cần thực hiện thử nghiệm và đánh giá hiệu quả trên nền tảng VMap. Quá trình này bao gồm xây dựng bộ dữ liệu thử nghiệm, thử nghiệm và tìm mô hình hiệu quả nhất, triển khai công cụ thu thập dữ liệu Google Traffic Tiles và triển khai thuật toán cho nền tảng VMap. Kết quả thử nghiệm sẽ cho thấy mức độ cải thiện về độ chính xác của chức năng chỉ đường và khả năng đáp ứng nhu cầu của người dùng. Việc so sánh với các ứng dụng tìm đường khác như Google Maps cũng là một phần quan trọng của quá trình đánh giá.

4.1. Xây Dựng Mô Hình Ước Lượng Thời Gian Di Chuyển Theo Giao Thông

Mục tiêu chính là xây dựng một mô hình chính xác để ước lượng thời gian di chuyển dựa trên tình trạng giao thông. Mô hình này cần xem xét các yếu tố như lưu lượng giao thông, loại đường, thời gian trong ngày và các yếu tố khác có thể ảnh hưởng đến tốc độ di chuyển. Dữ liệu từ Google Traffic Tiles sẽ được sử dụng để huấn luyện mô hình. Các kỹ thuật thống kê và Machine Learning sẽ được áp dụng để xây dựng mô hình.

4.2. Triển Khai Thuật Toán Tìm Đường Cho Nền Tảng VMap

Sau khi mô hình ước lượng thời gian di chuyển được xây dựng, nó sẽ được tích hợp vào thuật toán tìm đường của nền tảng VMap. Thuật toán sẽ sử dụng mô hình này để ước lượng thời gian di chuyển trên từng đoạn đường và tìm ra tuyến đường tối ưu. Quá trình triển khai cần đảm bảo thuật toán hoạt động ổn định và hiệu quả trên nền tảng VMap. Thử nghiệm trên thực tế sẽ được thực hiện để đánh giá hiệu quả của thuật toán.

V. Kết Luận Đánh Giá và Hướng Phát Triển Thuật Toán Tìm Đường

Luận văn đã trình bày phương pháp phát triển thuật toán tìm đường đi nhanh nhất theo thời gian cho nền tảng VMap, sử dụng dữ liệu lưu lượng giao thông từ Google Traffic Tiles. Kết quả đạt được bao gồm công cụ thu thập dữ liệu, thuật toán tìm đường và triển khai trên nền tảng VMap. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều hướng phát triển trong tương lai, bao gồm tích hợp thêm dữ liệu từ các nguồn khác, cải thiện độ chính xác của mô hình ước lượng thời gian di chuyển và mở rộng phạm vi áp dụng cho các loại phương tiện khác nhau.

5.1. Kết Quả Đạt Được và Đánh Giá Hiệu Quả Thực Tế

Luận văn đã thành công trong việc xây dựng và triển khai một thuật toán tìm đường dựa trên dữ liệu giao thông thực tế. Thử nghiệm cho thấy thuật toán mới cải thiện đáng kể độ chính xác của chức năng chỉ đường so với phương pháp cũ. Người dùng có thể tìm được các tuyến đường tối ưu về thời gian di chuyển, giúp tiết kiệm thời gian và công sức. Kết quả này chứng minh tính khả thi và hiệu quả của phương pháp đề xuất.

5.2. Hướng Phát Triển Tương Lai Của Thuật Toán Tìm Đường VMap

Trong tương lai, có thể tích hợp thêm dữ liệu từ các nguồn khác như cảm biến giao thông, thông tin từ người dùng để cải thiện độ chính xác của mô hình ước lượng thời gian di chuyển. Cần nghiên cứu và phát triển các thuật toán tối ưu hóa lộ trình phức tạp hơn, có khả năng xử lý các tình huống giao thông bất thường. Ứng dụng các kỹ thuật AI để dự đoán lưu lượng giao thông và đưa ra các gợi ý lộ trình thông minh hơn.