Fallstudie

Leistungsstarkes Map Matching für mehrere Anwendungen

Wir halfen bei der Entwicklung eines Kartenabgleichsmechanismus für das weltweit innovativste standortbezogene Entwicklungsökosystem

Hauptmerkmale

  • Verknüpfen von GPS-Tracks mit Karten mit hoher Genauigkeit

    Verknüpfen von GPS-Tracks mit Karten mit hoher Genauigkeit

  • Durchführung von Geodaten-zu-Kartenabgleich in Echtzeit

    Durchführung von Geodaten-zu-Kartenabgleich in Echtzeit

  • Berücksichtigung von Fahrzeugsensordaten beim Kartenabgleich

    Berücksichtigung von Fahrzeugsensordaten beim Kartenabgleich

Branche:
Standortbezogene Dienste (LBS)
Hauptsitz:
Amsterdam, Niederlande
Markt:
Global
Teamgröße:
4 Mitglieder
Zusammenarbeit:
seit 2017
Technologien

Java 8 / Java Core / JUnit / Mockito / Protocol Buffers / Spring MVC

Über den Kunden

Unser Kunde ist ein niederländisches Technologieunternehmen, das sich auf Kartierungsdienste und -lösungen spezialisiert hat und über jahrzehntelange Erfahrung in der Branche für standortbezogene Dienste verfügt. Zu ihren Kunden gehören globale A-Listen-Autohersteller, Unternehmen und Regierungsbehörden. Unser Kunde bietet genaue Karten, Live-Verkehrsdaten, Informationen zu Mehrmarken-Fahrzeugsensoren, Karten der Veranstaltungsorte, Kartenvisualisierungssoftware, Entwicklungswerkzeuge für Autos und mobile Navigation und viele weitere Lösungen. Durch die Digitalisierung von Städten, Straßen und Projekten will das Unternehmen die Art und Weise neu definieren, wie Menschen ihre äußere und innere Umgebung zu Fuß oder im Auto wahrnehmen.
Leistungsstarkes Map Matching für mehrere Anwendungen

Unser Kunde kam mit einer Herausforderung

Das Hauptprodukt unseres Kunden ist eine All-in-One-Kooperationsplattform mit gemeinsamem Zugriff auf leistungsstarke geografische Inhalte und fortschrittliche Datenverarbeitungskomponenten für die standortbezogene Entwicklung. Die Plattform ermöglicht es Abonnenten, proprietäre Lösungen für grenzenlose Anwendungsfälle zu entwickeln. Intellias war von Anfang an ein wichtiger Entwicklungspartner bei der Entwicklung dieses Produkts. Dieses große Projekt bündelt mehrere Arbeitsabläufe, von denen ein großer Teil auf Intellias ausgeweitet wurde, einschließlich der Verbesserung des Algorithmus zum Kartenabgleich.

Der Dreh- und Angelpunkt eines jeden kartengestützten Anwendungsfalls ist der Kartenabgleich für Anwendungen. Unser Kunde hat etwa 20 verschiedene Kartenabgleichsalgorithmen für Anwendungen entwickelt, um GPS-Spuren und Fahrzeugsensordaten genau erfassen zu können, um Segmente auf digitalen Karten zu routen. Jede Art von Algorithmus (wegbasiert, punktbasiert, etc.) passt zu einer bestimmten Anwendung, sei es Fahrzeugnavigation, mobile Navigation, Verkehrsmeldungen, Kartenformat oder etwas anderes. Für ihre Kollaborationsplattform benötigte unser Kunde einen anderen Typ eines Echtzeit-Kartenabgleichsalgorithmus für GPS, der die besten aller vorhandenen Algorithmen kombinierte. Sie begannen, bestehende Kartenabgleichstechniken für Apps zu evaluieren, um ihre Vor- und Nachteile zu definieren und zu entscheiden, was für die Kollaborationsplattform wiederverwendet und verbessert werden könnte. Intellias hatte bereits Erfahrung im Kartenabgleich gesammelt, als sie mit diesem Kunden bei Automobil- und anderen standortbezogenen Projekten zusammenarbeitete.

Intellias entwickelte das leistungsstarke Map Matching für mehrere Anwendungen

Intellias arbeitete eng mit dem Kern-Entwicklerteam unseres Kunden zusammen, das das Map Matching der Plattform für Apps entwickelte. Gemeinsam arbeiteten wir an der Map Matching-Komponente, die Teil eines großen Softwareentwicklungskits (SDK) war. Dieses SDK ermöglicht es Plattformbenutzern, kundenspezifische Geolokalisierungslösungen beliebiger Komplexität zu erstellen.

Die von uns gemeinsam entwickelte Komponente unterstützt zwei Anwendungsfälle für das Map Matching:

  • Online-Matching (in Echtzeit)
    Wenn ein Auto beispielsweise von seiner Route abweicht, kann die Navigations-App im Fahrzeug die tatsächliche Route des Fahrzeugs abbilden und dem Fahrer in Echtzeit anzeigen.
  • Offline-Matching
    Zum Beispiel, wenn der Map-Matcher eine große Menge an GPS-Daten empfängt, um die komplette Route mehrerer LKWs in einer Flotte zu berechnen. Offline-Matching könnte verwendet werden, um eine weitere, gewichtete Analyse der Flottendaten durchzuführen. Unsere Experten entwickelten einen multifunktionalen GPS-Kartenabgleichsmechanismus, der es ermöglicht, Verkehrsflussinformationen aus Fahrzeug-GPS-Tracks zu extrahieren, um eine präzise Routenverfolgung auch im Offline-Betrieb zu ermöglichen.

Intellias hat in Zusammenarbeit mit dem Team unseres Kunden zwei Hauptfragen des Kartenabgleichs angesprochen: Leistung und Genauigkeit.

Was die Leistung betrifft, so ist es uns gelungen, einen Kartenabgleichsalgorithmus zu entwickeln, der die Reaktionszeiten auf zehn Millisekunden reduziert und so eine reibungslosere Online-Navigation für die Benutzer ermöglicht.

Was die Genauigkeit betrifft, so konnten wir den Mechanismus zur Generierung plausibler Pfadoptionen verbessern, die dann geordnet werden, um die genaueste Option zu erhalten. Die Herausforderung der Genauigkeit bestand in Abweichungen der GPS-Präzision, GPS-Signalunterbrechungen in Tunneln, Dichte und Komplexität des Straßennetzes und anderen Faktoren.

Gemeinsam erzielten wir großartige Ergebnisse

Unsere Zusammenarbeit ist nun in die Wartungsphase übergegangen, mit episodischen Änderungs- oder Verbesserungswünschen. Wir haben die voll funktionsfähige Kartenabgleichskomponente in die Produktion geliefert und sie funktioniert erfolgreich in der realen Welt.

Kunden nutzen dieses Matching-Tool aktiv, um Updates von hochauflösenden Karten zu automatisieren. Und so funktioniert es: Stellen Sie sich vor, dass 5.000 Autos, die mit Verkehrszeichenerkennungskameras ausgestattet sind, an einem neu installierten Verkehrszeichen vorbeifahren. Das Boardsystem jedes Fahrzeugs ermittelt und erkennt das Zeichen, zeichnet seine individuellen Tracepunktdaten auf und überträgt diese Daten an einen dedizierten Server. Das Backend verwendet dann diese kombinierten Eingangsdaten, um die genaue Position auf der Karte zu bestimmen, an der das Zeichen ermittelt wurde. Schließlich sendet der Server einen Befehl, um die Karte mit dem neuen Verkehrszeichen zu aktualisieren.

Map Matching-Workflow

  • Aufnahme von GPS- und Sensordaten
  • Speichern von Daten
  • Daten auf die Karte bringen
  • Aktualisieren der Karte
  • Update veröffentlichen

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