Phương pháp tổ chức dữ liệu cho các đối tượng chuyển động hỗ trợ hệ thống VNtracking

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN
TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG





Lƣơng Thành Đƣợc





PHƢƠNG PHÁP TỔ CHỨC DỮ LIỆU CHO CÁC ĐỐI
TƢỢNG CHUYỂN ĐỘNG HỖ TRỢ HỆ THỐNG
VNTRACKING








LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC MÁY TÍNH

Thái Nguyên - 2012
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên


ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN
TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG





Lƣơng Thành Đƣợc




PHƢƠNG PHÁP TỔ CHỨC DỮ LIỆU CHO CÁC ĐỐI
TƢỢNG CHUYỂN ĐỘNG HỖ TRỢ HỆ THỐNG
VNTRACKING

Chuyên ngành: Khoa học máy tính
Mã số: 60.48.01





LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC MÁY TÍNH


NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC
TS. Hoàng Đỗ Thanh Tùng










Thái Nguyên - 2012
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên


LỜI CAM ĐOAN

Tôi, Lương thành Được xin cam đoan toàn bộ nội dung luận văn này do

tôi tự sưu tầm, tra cứu và sắp xếp cho phù hợp với nội dung yêu cầu của đề
tài. Nội dung luận văn này chưa từng được công bố hay xuất bản dưới bất kỳ
hình thức nào và cũng không được sao chép từ bất kỳ một công trình nghiên
cứu nào.
Phần mã nguồn của chương trình do tôi thiết kế và xây dựng, trong đó
có sử dụng một số thư viện chuẩn và các thuật toán được các tác giả xuất bản
công khai và miễn phí trên mạng Internet.
Nếu sai tôi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm.

Ngƣời cam đoan


Lƣơng Thành Đƣợc
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên


LỜI CẢM ƠN

Sau một thời gian tìm hiểu và nghiên cứu, luận văn “Phương pháp tổ
chức dữ liệu cho các đối tượng chuyển động hỗ trợ hệ thống VNTracking” đã
hoàn thành. Ngoài sự cố gắng hết mình của bản thân, tôi đã nhận được nhiều
sự khích lệ từ phía nhà trường, thầy cô, gia đình và bạn bè.
Lời đầu tiên tôi xin chân thành cảm ơn sự giúp đỡ, chỉ bảo và hướng
dẫn nhiệt tình của thầy giáo TS Hoàng Đỗ Thanh Tùng – Viện Công Nghệ
Thông tin thuộc Viện Khoa học và Công nghệ Việt Nam là giáo viên hướng
dẫn tôi trong suốt thời gian làm luận văn.
Tôi xin chân thành cảm ơn các thầy cô làm việc tại Viện Công Nghệ
thông tin, các thầy cô tại trường Đại học Công Nghệ thông tin và Truyền
thông - Đại học Thái Nguyên đã giúp đỡ truyền đạt những kiến thức quý báu
cho tôi trong quá trình học tập.

Tôi xin chân thành cảm ơn các anh chị làm việc tại Trung tâm Tin học
Viễn thông Hải Phòng đã tạo điều kiện giúp đỡ tôi hoàn thành luận văn này.
Xin cảm ơn tất cả bạn bè đã và đang động viên, giúp đỡ tôi trong quá
trình học tập và hoàn thành luận văn tốt nghiệp này.
Thái Nguyên, ngày 10 tháng 10 năm 2012
Học viên


Lƣơng Thành Đƣợc
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
MỤC LỤC
MỤC LỤC I
DANH SÁCH TỪ VIẾT TẮT III
DANH SÁCH BẢNG IV
DANH SÁCH HÌNH V
PHẦN MỞ ĐẦU 1
CHƢƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG GPS VÀ ÁP DỤNG BÀI TOÁN
GPS CHO HỆ THỐNG VNTRACKING 2
1.1. Tổng quan về hệ thống GPS 2
1.1.1. Khái niệm cơ bản về GPS 2
1.1.2. Cấu trúc của hệ thống GPS 2
1.1.3. Hoạt động của GPS 3
1.1.4. Thành phần tín hiệu của GPS 4
1.2. Bài toán GPS trong quản lý đối tượng chuyển động VNTracking 5
1.2.1. Mô hình hệ thống 5
1.2.2. Các phương thức hoạt động của hệ thống VNTracking 6
1.2.3. Nguyên tắc hoạt động của hệ thống VNTracking online 7
2.3. Phân tích mô hình cơ sở dữ liệu của hệ thống VNTracking 11
CHƢƠNG 2 CÁC PHƢƠNG PHÁP TỔ CHỨC DỮ LIỆU CHO ĐỐI TƢỢNG
CHUYỂN ĐỘNG 13

2.1. Cơ sở dữ liệu không gian truyền thống 13
2.1.1. Khái niệm R-tree 13
2.1.2. Cấu trúc R-tree 14
2.1.3. Thuật toán R-tree 16
2.2. Các phương pháp lập chỉ mục 23
2.2.1. Lập chỉ mục quá khứ tiến trình không-thời gian 24
2.2.1.1. Phương pháp tiếp cận đơn giản 25
2.2.1.2. Phương pháp tiếp cận từng phần liên tục 28
2.2.1.3. MV3Rtree 35
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
ii



2.2.1.4. Lập chỉ mục cho các quỹ đạo (quá khứ) của các vị trí 36
2.2.2. Lập chỉ mục cho hiện tại và tương lai của đối tượng chuyển động 43
2.2.2.1. Khái niệm TPR-tree 44
2.2.2.2. Cấu trúc và thuật toán TPR-tree (Time parameterizer R-tree) 45
CHƯƠNG 3. XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM 52
3.1. Thiết kế dữ liệu 52
3.2. Thiết kế file chỉ mục. 53
3.3. Thiết kế chương trình. 54
3.3.1. Biểu đồ lớp 55
3.3.2. Biểu đồ tuần tự 59
3.4. Một số kết quả thử nghiệm chương trình 61
3.4.1. Form chương trình 61
3.4.2. Thử nghiệm 64
3.4.3. Đánh giá 67
KẾT LUẬN 68
TÀI LIỆU THAM KHẢO 69

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
iii



DANH SÁCH TỪ VIẾT TẮT

GPS
Global Positioning System
GSM
Global System for Mobile Communications
GPRS
General Packet Radio Service
GIS
Geographic Information System
SMS
Short Message Services
MBR
Minimum Bounding Rectangle
HR-tree
Historical R-tree
2D
2 Dimensional
3D
3 Dimensional
MBB
Minimum Bounding Box
STR-tree
Spatio-Temporal R-tree
TB-tree

Trajectory-Bundle tree
SAM
Spatio Access Methods
MV3R-tree
Multiversion 3D R-tree
TPR-tree
Time Parameterized R-tree
VBR
Velocity Bounding Rectangle




Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
iv



DANH SÁCH BẢNG

Bảng 1.1. Các thành phần cơ bản của hệ thông GPS 4
Bảng 1.2. Diễn giải của một khung bản tin 7
Bảng 3.1. Dữ liệu của một số đối tượng chuyển động tại thời điểm hiện tại 53
Bảng 3.2. Thông tin cấu trúc của file trên đĩa 53
Bảng 3.3. Thông tin của TPR-tree 54
Bảng 3.5. Thông tin phần tử 54
Bảng 3.6. Chức năng của các lớp 55
Bảng 3.7. TRP-tree tại khoảng thời gian khác nhau với 10k 65
Bảng 3.8. TRP-tree tại khoảng thời gian khác nhau với 30k 65
Bảng 3.9. TRP-tree tại khoảng thời gian khác nhau với 50k 66

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
v



DANH SÁCH HÌNH

Hình 1.1. Sơ đồ cấu trúc của hệ thống GPS 2
Hình 1.2. Ý tưởng định vị của hệ thống GPS 3
Hình 1.3. Mô hình của hệ thống VNTracking 5
Hình 1.4. Mối quan hệ giữa các bảng của hệ thống VNTracking 8
Hình 1.5. Tìm kiếm vị trí và thông tin hiện thời của xe trên bản đồ 9
Hình 1.6. Xem nhanh các lộ trình của đối tượng 10
Hình 1.7. Kết xuất các báo cáo dừng đỗ của đối tượng 10
Hình 2.1. Biểu diễn cây R-tree 15
Hình 2.2. Biểu diễn 02 chiều của một R-tree 15
Hình 2.3. Trường hợp phân chia node (a) bad split, (b) good split 21
Hình 2.4. Phân chia phần tử thành các nhóm node mới 21
Hình 2.6. Hình hộp giới hạn với chiều thời gian 26
Hình 2.7. (1) Kiểu hình hộp (2) 3DR-tree 27
Hình 2.8. Một ví dụ của truy vấn theo mốc thời gian 28
Hình 2.9. Một R-tree ở thời gian T
0
, T
1
, T
2
29
Hình 2.10. Phương pháp chồng chéo 29

Hình 2.11. Chèn vào một phiên bản mới e
1
thay thế đối tượng e
0
31
Hình 2.12. Chèn một phiên bản mới của e
1
thay thế đối tượng e
0
. 32
Hình 2.13. Nhân đôi một phần tử trung gian 33
Hình 2.14. Xử lý overflow 33
Hình 2.15. Làm dư thừa các phần tử khi bị tràn 34
Hình 2.16. Nhân đôi một phần tử trong khi xoá 34
Hình 2.17. Kết hợp của MVR-tree và 3DR-tree 36
Hình 2.18. Chuyển động của một đối tượng không gian và quỹ đạo tương ứng 37
Hình 2.19. (a) Xấp xỉ quỹ đạo sử dụng MBB (b) Ánh xạ của đoạn đường thẳng
trong một MBB 38
Hình 2.20. Xử lý chèn cho STR-tree 39
Hình 2.21. Các kiểu chia đoạn 39
Hình 2.22. (a) Nút cha là không đầy đủ, (b) Nút cha đầy đủ 40
Hình 2.23. Cấu trúc TB-tree 41
Hình 2.24. (a) truy vấn Topological, (b) truy vấn Combined 42
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
vi



Hình 2.25. Các điểm di chuyển và kết quả Leaf-Level MBRs 44
Hình 2.26. Ví dụ các điểm di chuyển như các Leaf Node của TPR-tree 46

Hình 2.27. Ví dụ các điểm di chuyển như các Internal Node của TPR-tree 46
Hình 2.28. Ví dụ cập nhật khoảng giới hạn theo tham số thời gian 48
Hình 2.29. Ví dụ truy vấn Timeslice trong TPR-tree 49
Hình 2.30. Ví dụ giao của một khoảng thời gian giới hạn và một truy vấn 50
Hình 3.1. Biểu đồ lớp của R-tree 58
Hình 3.2. Biểu đồ tuần tự 59
Hình 3.3. Form chính của chương trình 62
Hình 3.4. Form cấu hình dữ liệu 62
Hình 3.5. Form tạo cây Rtree 63
Hình 3.6. Form truy vấn dữ liệu 63
Hình 3.7. Form kết quả nhận được sau khi truy vấn 64
Hình 3.8. Kết quả thử nghiệm Avg data retrieves 66
Hình 3.9. Kết quả thử nghiệm Avg Node access 66

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
1

PHẦN MỞ ĐẦU
Ngày nay công nghệ GPS được ứng dụng rất nhiều, mang lại hiệu quả
cao trong nhiều lĩnh vực khoa học công nghệ, phục vụ sản xuất đời sống và
nhu cầu xã hội, đặc biệt là quản lý các đối tượng chuyển động với nhiều bài
toán giao thông. VNTracking là sản phẩm của tập đoàn VNPT sử dụng hệ
thống định vị toàn cầu GPS với mục đích để định vị, giám sát, quản lý các
phương tiện giao thông như xe tải, xe taxi, xe khách, xe cá nhân. Tuy nhiên
việc tối ưu hoá và tìm ra phương pháp tổ chức dữ liệu nhằm tăng hiệu quả sử
dụng tài nguyên và tăng tốc độ truy xuất là cần thiết khi sản phẩm được sử
dụng rộng rãi.
Trong luận văn này tôi tập trung tìm hiểu, nghiên cứu các phương pháp
tổ chức cơ sở dữ liệu cho đối tượng chuyển động, từ đó đưa ra phương pháp
tối ưu để hỗ trợ cho các hệ thống quản lý các đối tượng chuyển động nói

chung và hệ thồng VNTracking nói riêng. Đề tài luận văn tốt nghiệp
“Phương pháp tổ chức dữ liệu cho các đối tượng chuyển động hỗ trợ hệ
thống VNTracking” được xây dựng dựa trên quá trình tìm hiểu các thành tựu
khoa học kỹ thuật, các bài báo trong lĩnh vực này và hệ thống lại một cách bài
bản, chi tiết. Luận văn gồm: phần mở đầu, phần nội dung, phần kết luận. Phần
nội dung bao gồm 3 chương cụ thể như sau:
Chương 1: Tổng quan về hệ thống GPS và áp dụng bài toán GPS cho
hệ thống VNTracking: phần này giới thiệu tổng quan về hệ thống GPS và áp
dụng bài toán GPS trong quản lý đối tượng chuyển động.
Chương 2: Các phương pháp tổ chức dữ liệu cho đối tượng chuyển
động: phần này tìm hiểu một số phương pháp tổ chức dữ liệu quá khứ, dữ liệu
hiện tại và tương lai, tìm hiểu và phân tích cấu trúc TPR-tree.
Chương 3: Xây dựng chương trình thử nghiệm: phần này phân tích về
xây dựng chương trình và một số kết quả thử nghiệm.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
2



Chƣơng 1 TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG GPS VÀ ÁP DỤNG BÀI
TOÁN GPS CHO HỆ THỐNG VNTRACKING
1.1. Tổng quan về hệ thống GPS
1.1.1. Khái niệm cơ bản về GPS
Hệ thống định vị toàn cầu GPS (Global Positioning System) [1] là một
hệ thống xác định vị trí dựa trên vị trí của các vệ tinh nhân tạo. Trong cùng
một thời điểm, ở một vị trí bất kỳ trên trái đất nếu xác định được khoảng cách
đến tối thiểu ba vệ tinh thì ta có thể tính được tọa độ của vị trí đó.
1.1.2. Cấu trúc của hệ thống GPS
Hệ thống GPS gồm 3 thành phần:
- Phần không gian: bao gồm các vệ tinh nhân tạo mà nó truyền tín hiệu

về thời gian và vị trí tới bộ phận người dùng.
- Phần điều khiển: bao gồm toàn bộ thiết bị trên mặt đất được sử dụng
để giám sát và điều khiển các vệ tinh.
- Phần người dùng: bao gồm các máy thu tín hiệu vệ tinh và phần mềm
xử lý, tính toán số liệu.

Hình 1.1. Sơ đồ cấu trúc của hệ thống GPS
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
3



1.1.3. Hoạt động của GPS
GPS sử dụng nguyên tắc hướng thẳng tương đối của hình học và lượng
giác học. Mỗi vệ tinh liên tục phát và truyền dữ liệu trong quỹ đạo của nó, do
đó, mỗi thiết bị GPS nhận sẽ liên tục truy cập dữ liệu quỹ đạo chính xác từ vị
trí của tất cả vệ tinh. Từ đó tín hiệu hoặc sóng vô tuyến di chuyển ở vận tốc
hằng số (thường bằng vận tốc ánh sáng – C), các thiết bị GPS thu có thể tính
toán khoảng cách liên quan từ GPS đến các vệ tinh khác bằng cách máy thu
GPS so sánh thời gian tín hiệu được phát đi từ vệ tinh với thời gian mà thiết bị
GPS thu nhận được tín hiệu do các vệ tinh khác. Nguyên lý xác định toạ độ
của hệ thống GPS dựa trên công thức quãng đường = vận tốc x thời gian. Vệ
tinh phát ra các tín hiệu bao gồm vị trí của chúng, thời điểm phát tín hiệu.
Máy thu tính toán được khoảng cách từ các vệ tinh, giao điểm của các mặt
cầu có tâm là các vệ tinh, bán kính là thời gian tín hiệu đi từ vệ tinh đến máy
thu nhân vận tốc sóng điện từ là toạ độ điểm cần định vị.

Hình 1.2. Ý tƣởng định vị của hệ thống GPS
Theo nguyên tắc thông thường để xác định vị trí của 1 vật nào đó ta cần
xác định được khoảng cách của chúng tới các vật chuẩn khác, ví dụ như khi ta

lạc đường , một người chỉ cho ta biết rằng anh đang cách Hà Nội 50Km, ta chỉ
biết được là đang nằm đâu đó trong trên đường tròn bán kính 50Km quanh Hà
nội, nếu 1 người khác bảo là ta cách Hải Phòng 50Km thì ta biết được là đang
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
4



nằm đâu đó trên đường tròn bán kính 50Km quanh Hải Phòng, ta xác định
được 2 vị trí bằng cách cho 2 đường tròn cắt nhau, và nếu 1 người khác lại
cho ta biết rằng vị trí đó cách Bắc Ninh 10 Km thì ta sẽ xác định được chính
xác vị trí của mình. GPS cũng sử dụng nguyên tắc đó để xác định vị trí, tuy
nhiên trong không gian, 3 mặt cầu cắt nhau cho ra 2 điểm, nếu sử dụng trái
đất là mặt cầu thứ tư thì sẽ xác định được vị trí của mình. Vì vậy tất cả máy
thu GPS bắt được tín hiệu của ít nhất ba vệ tinh để có thể tính được vị trí hai
chiều (kinh độ và vĩ độ) và nếu máy thu GPS bắt được tín hiệu của bốn hay
nhiều hơn số vệ tinh trong tầm nhìn thì máy GPS có thể tính được vị trí theo
ba chiều (kinh độ, vĩ độ và độ cao).
1.1.4. Thành phần tín hiệu của GPS
Một thành phần quan trọng của hệ thống GPS là tín hiệu phát từ vệ tinh
đến các máy thu. Việc phát và thu tín hiệu là cơ sở để thực hiện việc đo đạc
hệ thống GPS. Tín hiệu GPS là sóng điện từ, sóng điện từ này được dùng cho
mục đích đo đạc có những đặc điểm, đặc trưng, được nghiên cứu, thử nghiệm
đảm bảo các yêu cầu chặt chẽ về độ chính xác, tính ổn định và các yêu cầu kỹ
thuật khác. Về mặt vật lý, tín hiệu vệ tinh có nhiều thành phần trong đó có các
thông số cơ bản đó là bước sóng, tần số và các mã điều biến.
Bảng 1.1. Các thành phần cơ bản của hệ thông GPS

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
5

1.2. Bài toán GPS trong quản lý đối tƣợng chuyển động VNTracking
Hiện nay bài toán công nghệ định vị bằng GPS khi kết hợp với hạ tầng
của hệ thống viễn thông hiện đại sẽ tạo ra một hệ thống giám sát và quản
lý các phương tiện giao thông vận tải một cách lý tưởng. Hệ thống
VNTracking là một giải pháp để giải quyết bài toán quản lý phương tiện giao
thông một cách toàn diện, từ theo dõi vị trí tới quản lý tốc độ, lượng xăng dầu
tiêu thụ và cảnh báo dấu hiệu bất thường nếu có.
VNTracking quản lý phương tiện trực tuyến, sử dụng công nghệ định vị
vệ tinh toàn cầu GPS, với giải pháp này khách hàng có thể sử dụng máy điện
thoại di động truy cập Internet qua phương thức GPRS, 3G hoặc Wifi, hoặc
sử dụng màn hình tivi để quản lý các phương tiện vận tải mọi lúc , mọi nơi
trên toàn quốc.
1.2.1. Mô hình hệ thống

Hình 1.3. Mô hình của hệ thống VNTracking
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
6



Trong mô hình hệ thống VNTracking có các thành phần như sau:
Hộp đen (thiết bị GPS Tracking): là thiết bị nhỏ gon được gắn trên xe.
Hộp đen có 02 thành phần chính hoạt động dựa trên sự kết hợp giữa sóng vệ
tinh GPS và GSM/GPRS (sử dụng mạng viễn thông di động MobiFone,
VinaPhone).
Hệ thống máy chủ: có cài phần mềm VNTracking để cập nhật, lưa trữ,
xử lý toàn bộ thông tin từ các phương tiện chuyển về và đưa ra các thông tin

khi được truy vấn.
Hệ thống truyền dẫn: sử dụng hệ thống thông tin di động GSM để
truyền dữ liệu từ hộp đen gắn trên phương tiện về trung tâm lưu trữ và sử
dụng hệ thông Internet, GSM/GPRS để truy vấn và lấy thông tin từ trung tâm
lưu trữ.
1.2.2. Các phƣơng thức hoạt động của hệ thống VNTracking
VNTracking có thể giám sát hoạt động của phương tiện trong 02 chế
độ: quản lý trực tuyến (online) và quản lý không trực tuyến (offline).
Quản lý theo phương thức trực tuyến (online) : là sự kết hợp của bản đồ
số Google Map và thông tin di động GSM qua cơ chế SMS hoặc GPRS, tất cả
thông tin của phương tiện giao thông được thể hiện trên hệ thống, giúp cho
việc định vị và giám sát chuyển động của phương tiện giao thông trong thời
gian thực.
Quản lý không trực tuyến (offline): hệ thống chỉ gồm máy thu GPS và
thiết bị có chức năng lưu trữ như hộp đen, tự động thu thập các thông tin về vị
trí, tốc độ của phương tiện giao thông trong suốt hành trình. Sau khi kết thúc
hành trình người quản lý có thể lấy số liệu ra để quản lý và kiểm tra xem có
chạy đúng hành trình và đúng tốc độ quy định hay không.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
7



1.2.3. Nguyên tắc hoạt động của hệ thống VNTracking online
Bước 1. Các hộp đen được gắn trên các phương tiện chuyển động sẽ có
nhiệm vụ nhận các tín hiệu từ vệ tinh, xử lý các tín hiệu từ vệ tinh và đưa ra
các thông số (toạ độ long, lat, chiều cao, chiều cao so với mặt nước biển; thời
gian; tốc độ và hướng của xe; số vệ tinh nhận được tín hiệu). Các thông số
trên được thể hiện dưới dạng bản tin và theo khung chuẩn nhất định. Ví dụ về
khung bản tin có khuôn dạng như sau:

$GPRMC,161229.487,A,3723.2475,N,12158.3416,W,0.13,309.62,120598,*10
Bảng 1.2. Diễn giải của một khung bản tin

Bước 2. Các dữ liệu từ hộp đen sẽ được gửi định kỳ theo chu kỳ
10s/1bản tin về hệ thống máy chủ qua tín hiệu tin nhắn SMS của GSM/GPRS.
Các ID của từng phương tiện giao thông được thể hiện qua các ID của SMS
nhận về.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
8



Bước 3. Tại hệ thống máy chủ sẽ nhận các bản tin từ hộp đen đưa về
sau đó lưu trữ các dữ liệu vào cơ sở dữ liệu. Tại đây các dữ liệu được lưu trữ
và cập nhật trong một hệ thống cơ sở dữ liệu có sẵn. Các cơ sở dữ liệu được
tổ chức trong các bảng dữ liệu riêng để có thể thuận tiện cho việc lấy dữ liệu,
truy vấn và đưa dữ liệu ra bản đồ nền. Ví dụ về sơ đồ quan hệ giữa các bảng
dữ liệu trong hệ thống VNTraking:

Hình 1.4. Mối quan hệ giữa các bảng của hệ thống VNTracking
Bước 4. Tại các máy chủ và máy trạm tuỳ theo nhu cầu quản lý với hệ
thống thông tin GIS (Geographic Information System) sẽ cài các phần mềm
chuyên dụng để sử dụng. Thông thường phần mềm sẽ được cài đặt với bản đồ
nền GoogleMap để trực quan trong việc xác định vị trí của các đối tượng.
Tại các máy trạm được cài đặt phần mềm sẽ được kết nối tới Server lưu
trữ dữ liệu qua đường truyền Internet/GSM, tại đây người sử dụng có thể thực
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
9

hiện theo dõi, giám sát các đối tượng và tìm kiếm, truy vấn các thông tin cần
thiết liên quan đến các đối tượng quản lý.
Một số ví dụ về các chức năng của hệ thông VNTracking:
Tìm kiếm: Nhập biển số xe vào ô trắng bên cạnh nút , hệ thống
tự động trỏ tới vị trí của xe trên bản đồ thông tin chi tiết của xe hiển thị
cùng vị trí của xe trên bản đồ. Hoặc tìm xe bằng cách chọn biển số trong
danh sách xe, hệ thống tự động trỏ tới vị trí của xe trên bản đồ cùng với
thông tin chi tiết của xe.

Hình 1.5. Tìm kiếm vị trí và thông tin hiện thời của xe trên bản đồ
Xem nhanh lộ trình: xem lộ trình của các xe trong ngày, 15 phút, 30
phút gần đây của 1 xe đã chọn trên bản đồ. Xem lộ trình của các đối tượng
trong khoảng thời gian theo khoảng thời gian đã chọn hoặc xem trực tiếp trên
bản đồ. Người dù ng có thể giám sát lộ trình của xe đang ở đâu, đang
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
10



chuyển động hay dừng, tốc độ di chuyển của xe một cách trực quan, và tổng
số km cũng như thời gian hoạt động

Hình 1.6. Xem nhanh các lộ trình của đối tƣợng


Hình 1.7. Kết xuất các báo cáo dừng đỗ của đối tƣợng
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
11

2.3. Phân tích mô hình cơ sở dữ liệu của hệ thống VNTracking
Hệ thống VNTracking lưu trữ dữ liệu dưới dạng các bảng dữ liệu như
bảng lưu thông tin dữ liệu trả về từ các hộp đen EVEN_DATA (DeviceID,
GpsTime, Latitude, Longtitude, Heading, VehicleSpeed,….), bảng lưu thông
tin dữ liệu khách hàng Customer (CustomerID, Address, PhoneNumber,
EmailAddress,….), bảng lưu thông tin phương tiện DRIVER_INFOR
(CustomerID, DriverName, Driver_code,…), … Các bảng dữ liệu lưu các
thông tin cố định không thay đổi và các thông tin thường xuyên thay đổi.
Các dữ liệu cập nhật thường xuyên được lưu trữ tại bảng lưu dữ liệu trả
về từ hộp đen EVEN_DATA. Các dữ liệu này được trả về từ các hộp đen là
rất lớn (10s/1 bản tin), vì vậy một ngày số liệu bản ghi cho một đối tượng có
thể lên đến 8640 bản ghi. Khi quản lý đối tượng với số lượng lớn như 1000
phương tiện thì số bản ghi lên đến 8.640.000 bản ghi/ngày. Với số lượng bản
ghi lớn như vậy thì đòi hỏi cơ sở dữ liệu là rất lớn dẫn đến tốn không gian bộ
nhớ. Với số lượng các đối tượng ít và thời gian truy vấn ngắn thì việc lưu trữ
và truy vấn là đơn giản, nhưng với số lượng đối tượng lớn và thời gian truy
vấn dài thì việc cập nhật và truy vấn gặp rất nhiều khó khăn, đặc biệt là thời
gian truy vấn không cao.
Trong hệ thống cơ sở dữ liệu VNTracking đã đưa ra một số giải pháp
để thực hiện bài toán cho việc truy vấn như chia các các bảng dữ liệu theo
từng thời gian nhất định để thuận tiện cho việc lưu trữ và truy vấn, tuy nhiên
hiệu quả thực hiện là chưa cao. Khi thực hiện truy vấn các đối tượng, dữ liệu
được ghép lại từ các bảng dữ liệu riêng biệt do đó tốc độ truy vấn không hiệu
quả, bên cạnh đó các đối tượng chuyển động chưa được hỗ trợ các phương
pháp lập chỉ mục.
Các dữ liệu được lưu trữ thường xuyên vào cơ sở dữ liệu theo thời gian
định kỳ cho dù nó có thay đổi hay không (ví dụ khi các đối tượng đứng im
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

12



không chuyển động thì cơ sở dữ liệu vẫn phải lưu các dữ liệu trả về của đối
tượng theo thời gian đều dặn 10s/1 bản tin) dẫn đến các bản tin dư thừa và tốn
không gian bộ nhớ.
Khi cần cho việc quản lý các đối tượng chuyển động, dự đoán các vị trí
tương lai (như giải quyết các bài toán xung đột, tắc nghẽn) thì hệ thống
VNTracking chưa thể đưa ra được các kết quả cho mục đích sử dụng này mặc
dù cơ sở dữ liệu hệ thống VNTracking đã lưu trữ các đối tượng chuyển động
theo những khoảng thời gian nhất định. Trong khi đó đối với một cơ sở dữ
liệu không thời gian thì các vị trí của đối tượng trong hiện tại, quá khứ, cũng
như dự kiến trong tương lai sẽ được xem xét đến để sử dụng tối ưu cho các
bài toán quản lý, dự đoán xung đột, tắc nghẽn. Ví dụ dựa vào vị trí hiện tại
của phương tiện (phương hướng và vận tốc) ta có thể dự đoán được các điểm
đỗ của phương tiện trong 10 phút tiếp theo, tìm các điểm đỗ xe hoặc tìm một
phương tiện giao thông gần nhất đến vị trí cần thiết.
Trong khuôn khổ luận văn này tôi sẽ tìm hiểu một số phương pháp tổ
chức dữ liệu cho các đối tượng chuyển động trong không gian, từ đó sẽ tìm
hiểu một phương pháp cụ thể để có thể hỗ trợ cho hệ thống VNTracking
nhằm đạt hiệu quả và tối ưu hơn.

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
13



Chƣơng 2 CÁC PHƢƠNG PHÁP TỔ CHỨC DỮ LIỆU CHO ĐỐI
TƢỢNG CHUYỂN ĐỘNG

Trong chương này, đầu tiên tôi sẽ trình bày tóm tắt phương pháp lập
chỉ mục truyền thống trong cơ sở dữ liệu không gian. Sau đó sẽ trình bày một
số phương pháp lập chỉ mục cho các đối tượng chuyển động.
2.1. Cơ sở dữ liệu không gian truyền thống
Phần lớn các phương pháp lập chỉ mục của đối tượng chuyển động dựa
trên cơ cở của các phương pháp lập chỉ mục truyền thống, đặc biệt là R-tree
[2] và các mở rộng của nó. Do đó tôi sẽ trình bày về R-tree để làm cơ sở hiểu
hơn về các phương pháp tổ chức dữ liệu sẽ nghiên cứu tại phần sau.
2.1.1. Khái niệm R-tree
Các nghiên cứu về công nghệ cũng như ứng dụng trong lĩnh vực cơ sở
dữ liệu đang tăng trưởng với một sức mạnh đáng kinh ngạc. Cùng với sự tăng
trưởng nhanh chóng của lượng thông tin cũng như sự đa dạng về thể loại
thông tin cần lưu trữ và xử lý, chúng ta ngày càng nhận ra những hạn chế
của các hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống, và nhu cầu cần phải có
các hệ quản trị cơ sở dữ liệu với các dịch vụ phù hợp chính là yếu tố thúc đẩy
những nghiên cứu mới trong lĩnh vực này. Trong các hệ thống quản lý cơ sở
dữ liệu truyền thống (DBMSs) dữ liệu được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu và
không thay đổi trừ khi có thay đổi thông qua một bản cập nhật mới. Các
nghiên cứu trên lĩnh vực này đã thu được rất nhiều thành tựu, tuy nhiên
cũng còn không ít khó khăn và thách thức đòi hỏi phải có các giải pháp mới.
Phương pháp R-Tree được xây dựng để truy xuất nhanh các vùng không gian,
bằng cách chia nhỏ không gian thành các vùng nhớ và tạo chỉ mục cho các
vùng không gian nhớ nhỏ này, sau đó áp dụng lý thuyết cây đồ thị để quản lý,
lưu trữ và truy xuất các vùng không gian này. R-tree là phương pháp phân
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
14



chia không gian dữ liệu thành các khối có thể lồng nhau hoặc chồng chéo

lên nhau. Đơn giản nhất, hình khối thường được sử dụng là hình chữ nhật
giới hạn nhỏ nhất chứa dữ liệu (Minimum Bounding Rectangle – MBR).
Chính các MBR được lưu trữ trên cấu trúc cây chứ không phải bản thân dữ
liệu, khi đó việc tìm kiếm dữ liệu sẽ thực hiện trên các nút.
2.1.2. Cấu trúc R-tree
Một cách tổng quát, R-tree là một cấu trúc chỉ mục cho các đối tượng
không gian n-chiều và nó tương tự như B-tree. Cấu trúc chỉ mục này là thực
sự linh động, thao tác chèn, xóa, cập nhật có thể kết hợp với phép tìm kiếm và
có thể thực hiện theo chu kỳ.
Các nút lá trong cây chứa chỉ mục vì vậy chúng có khuôn dạng: (MBR,
object_ptr) - trong đó object_ptr tham chiếu đến một bộ dữ liệu trong cơ sở
dữ liệu và MBR là một hình chữ nhật n-chiều chứa các đối tượng không gian
nó thể hiện.
Các nút không phải lá có khuôn dạng: (MBR, chirld_ptr) - trong đó
chirld_ptr là địa chỉ một nút khác trong cây và MBR bao gồm các hình chữ
nhật trong các nút thấp hơn.
Nói cách khác, không gian MBR chứa mọi đối tượng được đánh chỉ
mục trong các cây con có gốc là đầu vào của MBR. Cho M là số lượng tối đa
đầu vào có thể vừa đủ với một nút và cho tham số m xác định số lượng tối
thiểu đầu vào tại một nút.
Một R-tree thỏa mãn các thuộc tính sau:
- Mỗi một nút chứa số lượng nút con trong khoảng m và M ngoại trừ
nút gốc.
- Đối với mỗi đầu vào dạng (MBR, object_ptr) tại nút lá, MBR là một
hình chữ nhật nhỏ nhất có chứa đối tượng dữ liệu n-chiều được biểu
diễn bởi object_ptr.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
15

- Đối với mỗi đầu vào dạng (MBR, chirld_ptr) tại nút không phải nút
lá, MBR là một hình chữ nhật nhỏ nhất có chứa hình chữ nhật trong
chirld node.
- Nút gốc có ít nhất là 2 nút con ngoại trừ đó là nút lá.
- Đây là một loại cây cân bằng.

Hình 2.1. Biểu diễn cây R-tree

Hình 2.2. Biểu diễn 02 chiều của một R-tree
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên