TRỰC QUAN HOÁ KẾT QUẢ TÌM ĐƯỜNG ĐI XE BUÝT DỰA TRÊN DỮ LIỆU DÒNG GIAO THÔNG KHÔNG - THỜI GIAN Loc X.Hoang1, Hieu N Duong1, Dung T Nguyen2, Hoai T.V.1 Khoa Khoa Học Kỹ Thuật Máy Tinh, Đại Học Bách Khoa, ĐHQG Tp HCM Đại Học Văn Hiến Tp HCM TÓM TẮT Trực quan hóa khoa học trực quan hóa thông tin lĩnh vực đa ngành tập trung phát triển thập kỷ gần Thời gian trước đây, trực quan hóa chủ yếu tập trung vào việc hiển thị giúp đánh giá kết mô Tuy nhiên, với liệu lớn ngày trực quan hoá giao nhiệm vụ lớn hơn, giúp khám phá liệu để giúp nhà khoa học hiểu khái niệm, quan hệ trình bên liệu Tại Việt Nam chủ đề giao thông thành phố lớn thành phố Hồ Chí Minh, Hà Nội nhiều người quan tâm nhiều góc nhìn khác Trong năm gần đây, xe buýt dần trở thành phương tiện công cộng phổ biến yếu người dân Trong báo này, nhóm tác giả tập trung vào phân tích liệu dòng giao thông xe buýt để xây dựng mô hình liệu xe buýt hướng thời gian Dựa vào mô hình liệu này, nhóm tác giả phát triển giải thuật tìm đường xe buýt theo thời gian thực Cuối cùng, kỹ thuật WebGL, kết tìm đường xe buýt hiển thị đồ 3D ABSTRACT Scientific visualization and information visualization are the interdisciplinary subfields that have attracted a great deal of attention in recent decades In earlier time, visualization mainly focused on displaying and this was an essential tool for supporting to evaluate the simulation results However, for bigger data, visualization has a greater mission to explore the data, concepts, relationships and processes within the data Vietnamese traffic issues in big cities such as Ho Chi Minh City, Hanoi Capital are paid attention a lot in many different aspects In a few years ago, the bus transport was quite popular and has gradually become the main transport of the Vietnamese people In this research, the authors focus on analyzing bus traffic data in order to build the time oriented bus data model Basing on the data model, the authors develop an algorithm to solve the shortest path problem of bus routing in real time Finally, by employing WebGL technology, the shortest path will be displayed visually on the 3D map Giới thiệu Trực quan hóa khoa học trực quan hóa thông tin lĩnh vực đa ngành tập trung phát triển thập kỷ gần Thời gian trước đó, trực quan hóa chủ yếu tập trung vào việc hiển thị giúp đánh giá kết mô Tuy nhiên, với liệu lớn ngày nhiều lĩnh vực trực quan hoá giao nhiệm vụ lớn hơn, giúp khám phá liệu để giúp nhà khoa học hiểu khái niệm, quan hệ trình bên liệu Trong xu đó, nhiều nhà khoa học đề xuất tách nhiệm vụ trực quan hoá hai nhánh khác trực quan hoá khoa học trực quan hoá thông tin để phân biệt việc trực quan hai nhóm liệu tương ứng liệu liên tục liệu rời rạc [9] Tại Việt Nam chủ đề giao thông thành phố lớn thành phố Hồ Chí Minh, Hà Nội nhiều người quan tâm nhiều góc nhìn khác Hiện có nhiều nhận định trái chiều giao thông Việt Nam, từ có nhiều sách chưa hợp lý Theo nhận định chung nhà khoa học nguyên nhân việc thiếu trầm trọng liệu giao thông thành phố lớn Việt Nam Ngoài việc thiếu công cụ phân tích liệu, ví dụ công cụ trực quan hoá liệu, nguyên nhân Trên giới, có nhiều nghiên cứu việc xây dựng công cụ trực quan hoá liệu giao thông Michael cộng kết hợp mô hình nghiên cứu cũ 3-D đưa vào dòng liệu giao thông thời gian thực [1] Tuy nhiên, có hai đại lượng dòng giao thông tốc độ khối lượng di chuyển cung cấp điều hạn chế nhiều việc trực quan hóa Hơn nữa, tác giả trình bày hoạt hình lại phương tiện dựa hai đại lượng không mô hình thật phương tiện vị trí chúng Nguyên mẫu chưa hướng đến việc phân tích trực quan mà đạt mức độ hoạt hình hóa sử dụng đồ hoạ máy tính Sử dụng phương cách hoạt hình gây nhiều bất tiện việc phân tích liệu dòng giao thông nhà phân tích khó thấy yếu tố thời điểm khác lúc Như [6], công cụ trực quan cổ điển trở nên hiệu việc phân tích trực quan để làm rõ mối quan hệ đối tượng di chuyển, đại lượng mô tả dòng giao thông Nói cách khác, phương thức công cụ trực quan cổ điển khó giúp ích cho nhà quy hoạch Bên cạnh công trình [6] có nhiều công bố tương tự [7] Tuy nhiên, tất nghiên cứu đề áp dụng phương cách hiển thị 2-D, 3-D, 4-D hướng đến môi trường hoạt hình nhằm phục vụ mục tiêu hiển thị nhiều giúp cho phân tích dòng giao thông Một khảo sát chi tiết trực quan hóa lĩnh vực quy hoạch đô thị có bao gồm liệu giao thông trình bày [8] Trong tài liệu này, nhóm tác giả khảo sát tốt phương pháp trực quan hóa phục vụ cho quy hoạch mức quản lý vĩ mô Tuy nhiên, hướng nghiên cứu trực quan hóa dòng giao thông chưa đề cập Tại Việt Nam, nói nghiên cứu nước trực quan hóa giao thông gắn chặt với hệ thông tin địa lý Các nghiên cứu chủ yếu sử dụng công cụ có sẵn để trực quan hóa đại lượng lĩnh vực quản lý cụ thể đó, mà chưa đào sâu vào nghiên cứu cách trực quan hợp lý để phục vụ việc phân tích Tìm kiếm thư viện công trình nghiên cứu, Internet nhận thấy đa số nghiên cứu lãnh vực GIS Như phân tích trên, việc thiếu nhận định xác giao thông Việt Nam thiếu liệu công cụ phân tích Tuy nhiên để giải toàn diện hai yếu tố hoàn cảnh tương đối khó khăn Tại thành phố Hồ Chí Minh, xe buýt dần trở thành phương tiện công cộng phổ biến yếu người dân Do nghiên cứu này, nhóm nghiên cứu tập trung phân tích liệu giao thông xe buýt để từ xây dựng mô hình liệu tuyến xe buýt theo thời gian Dựa vào mô hình liệu theo thời gian trên, nhóm nghiên cứu triển khai toán tìm đường xe buýt theo thời gian thực Bài toán tìm đường ngắn (shortest path) nghiên cứu nhiều năm có nhiều giải thuật giải cho trường hợp có điều kiện, ràng buộc kèm theo Trong đó, vấn đề tìm đường ngắn theo thời gian tạo nhiều thách thức với nhà nghiên cứu Cuối cùng, dựa vào công nghệ WebGL, kết tìm tuyến xe buýt theo thời gian thực hiển thị trực quan đồ 3D Trong phần lại báo, nhóm nghiên cứu chia làm phần Phần giới thiệu liệu xe buýt mà nhóm sử dụng cho nghiên cứu mô hình lưu trữ liệu giao thông xe buýt theo thời gian Phần nhóm giới thiệu giải thuật tìm đường xe buýt theo thời gian thực Phần nhóm giới thiệu số kết đạt Cuối số kết luận dự định nghiên cứu nhóm tương lai Phân tích liệu 2.1 Dữ liệu dòng giao thông xe buýt Dữ liệu dòng giao thông xe buýt thu thập thông qua thiết bị GPS gắn xe buýt Các thiết bị định thời để gửi tín hiệu máy chủ Dữ liệu thô nhận đơn giản với dòng thông tin sau: 53U1917,10.751246,106.7019,0.0,0.0,0,1,0,Wed Jun 04 00:00:19 ICT 2014 Dữ liệu cho biết thông tin bao gồm mã số quản lý thiết bị, tọa độ thiết bị thời điểm gửi tín hiệu Từ thông tin biết vị trí thiết bị theo thời gian Hình thể đường vị trí thiết bị Ở đó, thời gian tín hiệu không nhau, có lúc thưa dày đặc Hình Đường vị trí tín đồ 2D Với số lượng lớn thiết bị GPS gắn cho xe buýt Tp Hồ Chí Minh (khoảng 6000 thiết bị), ta có mạng lưới dày đặc đường xe buýt Như hình thể mạng lưới đường xe buýt khoảng thời gian từ đến Hình Đường xe buýt phủ khắp Tp.Hồ Chí Minh đồ 2D Các thiết bị trả số lượng lớn liệu, khoảng 2.5 triệu liệu ngày Tuy nhiên có số trường hợp liệu không dùng Khi tín hiệu gửi đặn thời gian lần gửi tín hiệu nhỏ thấy rõ đường phương tiện Từ tính toán quãng đường vận tốc phương tiện cách tương đối xác Nhưng thực tế nhiều trường hợp tín hiệu có thời gian ngắt quãng lớn Có nhiều nguyên nhân thiết bị hết lượng, tín hiệu bị mất, người điều khiển tắt thiết bị điều dẫn đến khó mà xác định đường xác xe buýt xác định vận tốc xe buýt Đối với liệu bị loại bỏ 2.2 Dữ liệu đồ tuyến xe buýt Từ liệu đồ xe buýt hay gọi mạng lưới xe buýt trung tâm điều hành công cộng Tp Hồ Chí Minh, nhóm thông tin xe buýt thành thành phần sau: • Bản đồ xe buýt phủ 110 tuyến, tuyến có lượt lượt Trên tuyến xe buýt ta biết lộ trình tuyến, giá vé, lịch chạy • Có khoảng 4300 trạm dừng • Các trạm dừng nối với tuyến qua Sau hiểu rõ đồ xe buýt thành phố Hồ Chí Minh, ta quan sát đồ xe buýt góc nhìn đồ thị nhằm định mô hình lưu trữ máy tính: • Các đỉnh trạm xe buýt • Các cạnh đường tuyến xe buýt qua trạm kế Mỗi cặp trạm kế có nhiều tuyến xe buýt qua, tuyến qua cặp trạm tạo thành cạnh đồ thị cạnh cạnh có hướng Mỗi cạnh có thông tin quãng đường thời gian Ngoài ra, trạm gần di chuyển qua lại cách Từ tạo thêm cạnh cho đồ thị xe buýt Việc thêm cạnh để phù hợp với thực tế xe buýt • Có khoảng gần 10000 cạnh nối xe buýt khoảng 14000 cạnh nối trạm gần • Đây đồ thị thưa với số bậc trung bình 2.6 Con số chưa tính tới cạnh nối trạm gần Nhóm nghiên cứu tiến hành lưu trữ liệu đồ xe buýt địa bàn Tp Hồ Chí Minh sở liệu quan hệ sử dụng hệ quản trị sở liệu SQL Server Cho đến bước này, ta có liệu dòng giao thông liệu mạng lưới xe buýt tĩnh chưa có yếu tố thời gian động Vì việc cần làm ánh xạ liệu dòng giao thông vào mạng lưới xe buýt tĩnh để có liệu mạng lưới xe buýt theo thời gian 2.3 Dữ liệu đồ tuyến xe buýt theo thời gian Trước tiên, liệu dòng giao thông cho biết thông tin phương tiện tới điểm A thời điểm t1 tới điểm B thời điểm t2 Như ta có khoảng thời gian di chuyển A B, chưa biết đường thực A B Như trình bày phần trước, ta quan tâm tới trường hợp mà (t2-t1) khoảng thời gian nhỏ ∆t xem đường từ A tới B đường thẳng Từ ta tính quãng đường A B công thức khoảng cách Euclide, vận tốc trung bình đoạn đường AB khoảng thời gian từ t1 đến t2 Với cách này, ta tính vận tốc cho tất cặp vị trí liên tục Tiếp theo việc quan trọng cần làm tính toán để xây dựng liệu cho đồ thị xe buýt theo thời gian từ liệu tính toán Ban đầu đồ thị xe buýt có thông tin liệu tĩnh ( , d, r), đoạn đường có chiều dài d trạm v1 v2 tuyến r, chưa cung cấp thông tin thời gian Nhóm nghiên cứu chia thời gian ngày thành khoảng thời gian nhỏ T liên tục Mỗi liệu tĩnh ( , d, r) với khoảng thời gian T có thông tin vận tốc chi phí thời gian tương ứng Từ ta có liệu theo thời gian gian (, d, r, T, s , t) cho biết đoạn đường có chiều dài d trạm v1 v2 tuyến r khoảng thời gian T với vận tốc s chi phí thời gian để t Để tính vận tốc s chi phí thời gian t cho liệu, nhóm nghiên cứu dùng giải thuật sau: Bước 1: Với liệu ( , d, r, T ) , đoạn đường có chiều dài d trạm v1 v2 tuyến r khoảng thời gian T t1 Tìm tất đoạn AB khoảng thời gian từ đến t2, cho: + AB gần với + [t1,t2] thuộc khoảng thời gian T Bước 2: Gán vận tốc đoạn đường vận tốc trung bình tất đoạn AB tìm Từ tính chi phí thời gian đoạn đường Bước 3: Nếu không tìm đoạn AB vận tốc giá trị vận tốc mặc định Ta sử dụng vận tốc trung bình toàn liệu dòng giao thông Trong Bước 1, mục tiêu tìm đoạn AB gần với đoạn đường , đoạn AB tính gần với , tồn điểm vi thuộc mà khoảng cách từ vi tới trung điểm đoạn AB nhỏ giá trị ∆d cho trước Như hình mô tả đoạn AB đoạn thẳng( màu đen đỏ), đoạn màu đỏ đoạn AB tính gần với Hình Mô tả đoạn màu đỏ tính gần với đoạn đường Còn Bước đơn giản tính vận tốc trung bình tất đoạn AB tìm được, gán giá trị vận tốc cho đoạn đường Bước B3 dùng để xử lý cho đoạn đường không tìm đoạn AB gần nó, nên gán cho giá trị vận tốc trung bình dòng giao thông Sau thực theo giải thuật này, nhóm nghiên cứu xây dựng dược liệu đồ thị xe buýt theo thời gian Trong phần sau, nhóm trình bày mô hình đồ thị theo thời gian giải thuật tìm đường xe buýt theo thời gian Giải thuật tìm đường xe buýt theo thời gian thực Trong phần nhóm trình bày khái niệm liên quan, mô tả toán giải thuật để giải toán 3.1 Đồ thị phụ thuộc thời gian Đồ thị phụ thuộc thời gian GT (V , E ,W ) (hoặc viết tắt GT ) đề cập chi tiết [10], định nghĩa: • V = {vi }là tập đỉnh đồ thị • E ⊆ V × V tập cạnh đồ thị • W tập hàm có giá trị dương • Với cạnh (vi , v j ) ∈ E , có hàm wi , j (t ) ∈ W , với t biến thời gian khoảng thời gian T • Hàm độ trễ-cạnh (edge-delay function) wi , j (t ) xác định thời gian để di chuyển từ đỉnh vi đến đỉnh v j xuất phát từ đỉnh vi vào thời điểm t 3.2 Bài toán tìm đường ngắn với đồ thị phụ thuộc thời gian Định nghĩa: Bài toán tìm đường ngắn với đồ thị phụ phuộc thời gian tìm đường có thời gian di chuyển nhỏ từ điểm bắt đầu v s đến điểm đích ve với thời điểm bắt đầu t đồ thị phụ thuộc thời gian Thời gian di chuyển thời điểm đến điểm đích trừ thời điểm bắt đầu, gọi tắt toán TDSP (time-dependent shorsted path) Trong [10] đề cập tới toán TDSP tìm đường với thời gian di chuyển nhỏ thời điểm bắt đầu để cho vấn đề vận chuyển Còn đây, tìm đường với thời gian di chuyển nhỏ thời điểm biết trước Ở đỉnh vi có đại lượng: • ~ ( v ) kí hiệu cho thời gian đợi (waiting time) đỉnh v w i i • arrive ( v i ) kí hiệu cho thời điểm đến đỉnh vi • depart ( v i ) kí hiệu cho thời điểm xuất phát từ đỉnh vi Mối quan hệ ba đại lượng thể qua công thức sau: ~ (v ) depart ( v i ) = arrive ( v i )+ w i Cho đường p = (v1 , v )(v , v3 ) (v k −1 , v k ) ,và thời điểm bắt đầu t , arrive(v1 ) = t arrive(v ) = depart (v1 ) + w1, (depart (v1 )) arrive (v k ) = depart (v k −1 ) + wk −1,k ( depart ( v k −1 )) g p (t ) = arrive(v k ) g p (t ) hàm thời gian đến từ v1 tới vk theo đường p , với thời điểm bắt đầu t Từ ta có hàm thời gian di chuyển theo đường p g p (t ) − t Mục tiêu toán TDSP tìm đường có thời gian di chuyển ngắn p * : g p* (t ) − t = min{g p (t ) − t} ~ (*) p,w Do có thêm yếu tố thời gian nên không gian nghiệm bán toán TDSP lớn nhiều so với toán tìm đường ngắn yếu tố thời gian Giải thuật sau dùng phương pháp gán nhãn (labeling method) sử dụng để giải toán TDSP dựa đề xuất từ [11], giải thuật hoạt động đồ thị thỏa mãn giả định cạnh đồ thị có tính chất FIFO [10][12] Tính FIFO: Một cạnh (vi , v j ) có tính FIFO wi , j (t ) ≤ t ∆ + wi , j (t + t ∆ ) với t ∆ ≥ t1 + wi , j (t1 ) ≤ t + wi , j (t ) với t ≥ t1 Tính chất khẳng định bắt đầu xuất phát cạnh trước khỏi cạnh trước Tính chất phù hợp với việc lưu thông đường xe chạy với tốc độ đường đó, phù hợp với phương tiện xe buýt, với kích thước lớn đường lại nhỏ địa bàn Tp.Hồ Chí Minh Đầu vào: Đơn đồ thị GT Điểm bắt đầu điểm cuối s,e; thời gian bắt đầu ts Đầu ra: Đường p từ s đến e fs = ts Q.enque({fs,s}) , Q is a priority queue containing pairs, {fi,vi}, ordered by fi in ascending order While Q is not empty {fi ,vi} = Q.deque() If vi is e, stop For each neighbors vk of vi if vk is not visited fk = fi + wi,k(fi) Q.enque({fk,vk}) label(vk)={fk,vi} elseif {fi+wi,k(fi),vi} is better label(vk) fk = fi + wi,k(fi) Q.enque({fk,vk}) label(vk)={fk,vi} end for end while if e is visited {te,vp} = label(e) t*=te-ts p = e while vp != s p = vp.p {fi,vp} = label(vp) end while p = s.p end if Giải thuật dùng hàng đợi chứa cặp giá trị bao gồm đỉnh vi thời gian tới đỉnh fi từ đỉnh bắt đầu s Giải thuật kết thúc gặp đỉnh cuối e hàng đợi trống (không có nghiệm) Giải thuật thực việc tính toán giá trị thời gian fk để tới đỉnh vk đưa cặp giá trị vào hàng đợi 3.3 Áp dụng cho toán tìm đường xe buýt theo thời gian Như trình toán tìm đường ngắn cho đồ thị phụ thuộc thời gian nói chung Còn toán tìm đường xe buýt theo thời gian mà nhóm muốn giải tìm đường xe buýt có thời gian di chuyển nhỏ từ điểm bắt đầu v s đến điểm đích ve với thời điểm bắt đầu t đồ thị xe buýt theo thời gian thoả mãn ràng buộc (số lần chuyển tuyến, số tiền cần dùng, thời gian đợi) Không tính tổng quát, nghiên cứu báo sử dụng ràng buộc số lần chuyển tuyến, ràng buộc khác thể áp dụng tương tự Điểm khác biệt đồ thị xe buýt theo thời gian có số đặc điểm riêng có như: kết nối hệ thống tuyến xe buýt, di chuyển cách trạm gần nhau, tốn chi phí chuyển từ chuyến sang chuyến khác Dó đồ thị xe buýt theo thời gian có số đặc điểm khác sau:  di, j  Với cạnh (vi , v j ) ∈ E , (vi , v j ) =  wi , j (t )   ki, j    1 nÕu chuyÓn tuyÕn k i, j =  cßn l¹i 0 , cho biết cạnh có phải cạnh chuyển tuyến (giá trị 1) hay không Có ba loại cạnh đơn đồ thị này: • Loại a: Cạnh kết nối tuyến xe, với d i , j quãng đường di chuyển, wi , j (t ) thời gian di chuyển, ki , j = • Loại b: Cạnh cho biết thông tin chuyển tuyến, d i , j = , k i , j = , wi , j (t ) = ~(v ) thời gian đợi để chuyển sang tuyến v s w i j • Loại c: Cạnh thể việc bộ, với d i , j quãng đường bộ, wi , j (t ) = w0 thời gian bộ, ki, j = Để giải toán tìm đường xe buýt theo thời gian với ràng buộc số lần chuyển tuyến, nhóm đề xuất giải thuật (gọi tắt D3) dựa phương pháp gán đa nhãn (multi-labeling method) sau: Giải thuật D3 có vài điểm đáng ý đỉnh gán nhiều nhãn, giải thuật có hai thao tác chọn nhãn có giá tốt nhãn có thời gian tốt Với nhãn ni={fi,ci,vi},nj = {fj,cj,vj}, nhãn ni tốt nhãn nj fi