【摘要】：移動(dòng)通訊技術(shù)的蓬勃發(fā)展及智能終端的快速普及,使得移動(dòng)設(shè)備成為了連接互聯(lián)網(wǎng)的主要方式,為了滿(mǎn)足從事公路物流的中小型企業(yè)和個(gè)人對(duì)承運(yùn)車(chē)輛實(shí)時(shí)狀態(tài)及位置信息了解的需求,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于Android的面向公路物流的車(chē)輛追蹤系統(tǒng),并從持續(xù)追蹤、GPS數(shù)據(jù)獲取及地圖匹配的角度對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行了優(yōu)化。面向公路物流的車(chē)輛追蹤系統(tǒng)以Django及Android SDK開(kāi)發(fā)技術(shù)為基礎(chǔ),借助Nginx、Uwsgi、PostgreSQL等開(kāi)源框架,在移動(dòng)終端同時(shí)實(shí)現(xiàn)了車(chē)輛追蹤及物流企業(yè)日常事務(wù)管理的功能,極大的減少了系統(tǒng)的使用和開(kāi)發(fā)成本。本論文首先對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行了整體設(shè)計(jì),即采用用例圖分析系統(tǒng)的實(shí)際需求、依據(jù)MVC的模型設(shè)計(jì)系統(tǒng)架構(gòu)、使用ER模型設(shè)計(jì)系統(tǒng)數(shù)據(jù)表結(jié)構(gòu)。其次,實(shí)現(xiàn)了以Django為基礎(chǔ)的web服務(wù)器,重點(diǎn)描述了實(shí)時(shí)通信的實(shí)現(xiàn)過(guò)程;同時(shí),為了解決國(guó)內(nèi)地圖地理數(shù)據(jù)獲取困難的問(wèn)題,系統(tǒng)借助OpenStreetMap地理數(shù)據(jù),利用Mapnik、PostgreSQL等工具搭建了完全開(kāi)放的GIS平臺(tái),為研究基于道路拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的優(yōu)化算法作了鋪墊。之后,在客戶(hù)端實(shí)現(xiàn)了車(chē)輛追蹤功能及物流企業(yè)日常事務(wù)管理功能,其中車(chē)輛追蹤功能包含車(chē)輛定位數(shù)據(jù)的采集、顯示,物流企業(yè)日常事務(wù)管理功能包含用戶(hù)管理、托運(yùn)管理、調(diào)度管理及通知推送。最后,從持續(xù)追蹤、GPS數(shù)據(jù)獲取及地圖匹配的這三個(gè)角度對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行了優(yōu)化:設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于極光透?jìng)鞯某掷m(xù)追蹤方案,解決了客戶(hù)端后臺(tái)服務(wù)由于系統(tǒng)節(jié)省電量而回收的問(wèn)題;設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)了基于GPS數(shù)據(jù)處理的采集方案,提升了采集的GPS數(shù)據(jù)的有效性;利用搭建的GIS平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了基于地圖匹配的定位優(yōu)化方案,驗(yàn)證了在GIS平臺(tái)上研究基于道路拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的算法的可行性。目前,面向公路物流的車(chē)輛追蹤系統(tǒng)的Android版本已經(jīng)成功實(shí)現(xiàn),滿(mǎn)足了用戶(hù)實(shí)時(shí)性、便捷性的需求,使得運(yùn)輸過(guò)程更加透明化、可視化。
【學(xué)位授予單位】：南京理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類(lèi)號(hào)】：U495
【圖文】：

地圖匹配算法（ＭａｐＭａｔｃｈｉｎｇＡｌｇｏｒｉｔｈｍ，ＭＭ），是一種基于軟件的修正技術(shù)，原逡逑理是將ＧＰＳ數(shù)據(jù)與地理數(shù)據(jù)庫(kù)中的道路信息聯(lián)系起來(lái)，從而找到車(chē)輛所有的道路并逡逑且顯示出車(chē)輛的實(shí)時(shí)位置［２９＿３１］。其原理如圖１．２所示：逡逑測(cè)ｍ位ｍ逡逑匹Ｋ位岅逡逑圖１．２地圖匹配原理逡逑地圖匹配從過(guò)程中可分為兩個(gè)：一是尋找當(dāng)前行駛的道路，二是將當(dāng)前定位點(diǎn)匹逡逑配到車(chē)輛行駛的道路上［３２］。地圖匹配算法主要可分為：位置點(diǎn)匹配、軌跡曲線匹配，逡逑位置點(diǎn)的匹配算法邏輯相對(duì)簡(jiǎn)單，實(shí)時(shí)性好，但在道路形狀復(fù)雜或是交叉路口等情況逡逑下，匹配準(zhǔn)確率較低；軌跡曲線匹配算法匹配準(zhǔn)確率高，但算法復(fù)雜度高、計(jì)算量大，逡逑在滿(mǎn)足定位的實(shí)時(shí)性時(shí)有一定的難度［３２］。逡逑１．邋４論文內(nèi)容與章節(jié)安排逡逑本文主要是針對(duì)面向公路物流的傳統(tǒng)的車(chē)輛追蹤系統(tǒng)己經(jīng)不能滿(mǎn)足中小型企業(yè)逡逑及個(gè)人的實(shí)際需求的基礎(chǔ)上提出的，借助Ａｎｄｒｏｉｄ邋ＳＤＫ、Ｄｊａｎｇｏ框架、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)處理、逡逑高德定位ＳＤＫ以及ＯｐｅｎＳｔｒｅｅｔＭａｐ等技術(shù)，結(jié)合極光透?jìng)�、ＧＰＳ�?shù)據(jù)處理及地圖匹逡逑配算法等，設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)并優(yōu)化了基于Ａｎｄｒｏｉｄ的面向公路物流的車(chē)輛追蹤系統(tǒng)。本文逡逑研究的內(nèi)容如下所示：逡逑１）

．４．２數(shù)據(jù)庫(kù)邏輯結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)逡逑數(shù)據(jù)庫(kù)邏輯設(shè)計(jì)的任務(wù)是把抽象的數(shù)據(jù)概念模型（ＥＲ模型）進(jìn)一步地轉(zhuǎn)換為具逡逑的數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)支持的實(shí)際數(shù)據(jù)模型，即將ＥＲ圖轉(zhuǎn)化為關(guān)系模式，以一種直觀逡逑方式展示給用戶(hù)［３７］。逡逑從上一小節(jié)ＥＲ圖分析可知，實(shí)體之間主要存在著ｌ：ｎ的聯(lián)系，將與１１端對(duì)應(yīng)的逡逑體用關(guān)系模式進(jìn)行合并，通過(guò)對(duì)ＥＲ圖分析可建立如下滿(mǎn)足３ＮＦ邋（第三范式）的關(guān)逡逑模式，ＰＫ代表主鍵，ＦＫ代表外鍵：逡逑１）用戶(hù)信息表（用戶(hù)編號(hào)［ＰＫ］，手機(jī)號(hào)碼，用戶(hù)類(lèi)型，用戶(hù)密碼，頭像信息）逡逑２）托運(yùn)貨物信息表（貨物編號(hào)［ＰＫ］，發(fā)貨人［ＦＫ］，收貨人［ＦＫ］，貨物名稱(chēng)，貨逡逑物重量，預(yù)計(jì)發(fā)貨日期，預(yù)計(jì)收貨日期，備注信息，發(fā)貨地址，收貨地址，逡逑提交托運(yùn)單的用戶(hù)［ＦＫ］）逡逑３）調(diào)度信息表（調(diào)度編號(hào)［ＰＫ］，貨物編號(hào)［ＦＫ］，父調(diào)度［ＦＫ］，甲方用戶(hù)［ＦＫ］，乙逡逑方用戶(hù)［ＦＫ］，調(diào)度單號(hào)，運(yùn)輸重量，運(yùn)輸狀態(tài)、運(yùn)輸價(jià)格）逡逑４）車(chē)輛信息表（車(chē)輛編號(hào)［ＰＫ］，車(chē)牌號(hào)碼，載重量，車(chē)主［ＦＫ］）逡逑

版本為２．７的ｐｙｔｈｏｎ語(yǔ)言，其次安裝Ｄｊａｎｇｏ框架以及Ｄｊａｎｇｏ－ｒｅｄｉｓ包再安裝逡逑ｐｏｓｔｇｒｅＳＱＬ數(shù)據(jù)庫(kù)相關(guān)程序包，最后安裝Ｎｇｉｎｘ與Ｕｗｓｇｉ服務(wù)器所需要的工具，服逡逑務(wù)器的架構(gòu)圖如圖３．１所示：逡逑Ｉ邐：邐１逡逑Ｉ邋Ｕｂｕｎｔｕ邋１６．０４ＬＴＳ邐邐邐「邐邐＾邐邐；邐？逡逑！邐！邐Ｄｊａｎｇｏ邋！邐邐＾邐逡逑Ｎ邐Ｕ邐，邐＾邐邋Ｍｏｄｅｌｓ．ｐｙ邋－一一邋＾邋ＰｏｓｔｇｒｅＳＱＬ逡逑丨丨邋ｑ邋一邋ｗ邋—邋—邋－：邐ｔｅｍｐｌａｔｅ邋卜—一．邐？邋ｙ邐｜逡逑Ｉ邋ｊ邐ｓ邐＇■邐Ｖｉｅｗｓ．ｐｙ邐…邐＾邐一一邋１逡逑Ｉ邋ｎ邋Ｌ－＊－邋ｇ邐ｆ邐＇邐｜邐■．邐，邋１邋Ｉ逡逑｜邋ｘ邐１一一＿＿以詠—一：：逡逑Ｉ邐＇邋一’邐Ｉ邐Ｉ逡逑Ｉ邐ｊ逡逑圖３．１邋ｗｅｂ服務(wù)器架構(gòu)圖逡逑在此系統(tǒng)中還使用了兩種不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)庫(kù)，一種是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)ｐｏｓｔｇｒｅＳＱＬ，逡逑一種是非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)Ｒｅｄｉｓ。在ＰｏｓｔｇｒｅＳＱＬ中存儲(chǔ)了系統(tǒng)中所有的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，而逡逑Ｒｅｄｉｓ主要用于系統(tǒng)推送信息的緩存，作為一個(gè)輔助型的數(shù)據(jù)庫(kù)。在ｐｙｔｈｏｎ中訪問(wèn)逡逑ｐｏｓｔｇｒｅｓｑｌ數(shù)據(jù)庫(kù)需要一個(gè)連接庫(kù)

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本文編號(hào)：2808110