面向公路物流的车辆追踪系统设计、实现与优化

发布时间：2020-08-28 20:23

【摘要】：移动通讯技术的蓬勃发展及智能终端的快速普及,使得移动设备成为了连接互联网的主要方式,为了满足从事公路物流的中小型企业和个人对承运车辆实时状态及位置信息了解的需求,设计并实现了基于Android的面向公路物流的车辆追踪系统,并从持续追踪、GPS数据获取及地图匹配的角度对系统进行了优化。面向公路物流的车辆追踪系统以Django及Android SDK开发技术为基础,借助Nginx、Uwsgi、PostgreSQL等开源框架,在移动终端同时实现了车辆追踪及物流企业日常事务管理的功能,极大的减少了系统的使用和开发成本。本论文首先对系统进行了整体设计,即采用用例图分析系统的实际需求、依据MVC的模型设计系统架构、使用ER模型设计系统数据表结构。其次,实现了以Django为基础的web服务器,重点描述了实时通信的实现过程;同时,为了解决国内地图地理数据获取困难的问题,系统借助OpenStreetMap地理数据,利用Mapnik、PostgreSQL等工具搭建了完全开放的GIS平台,为研究基于道路拓扑结构的优化算法作了铺垫。之后,在客户端实现了车辆追踪功能及物流企业日常事务管理功能,其中车辆追踪功能包含车辆定位数据的采集、显示,物流企业日常事务管理功能包含用户管理、托运管理、调度管理及通知推送。最后,从持续追踪、GPS数据获取及地图匹配的这三个角度对系统进行了优化:设计并实现了基于极光透传的持续追踪方案,解决了客户端后台服务由于系统节省电量而回收的问题;设计与实现了基于GPS数据处理的采集方案,提升了采集的GPS数据的有效性;利用搭建的GIS平台实现了基于地图匹配的定位优化方案,验证了在GIS平台上研究基于道路拓扑结构的算法的可行性。目前,面向公路物流的车辆追踪系统的Android版本已经成功实现,满足了用户实时性、便捷性的需求,使得运输过程更加透明化、可视化。
【学位授予单位】：南京理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：U495
【图文】：

地图匹配算法（ＭａｐＭａｔｃｈｉｎｇＡｌｇｏｒｉｔｈｍ，ＭＭ），是一种基于软件的修正技术，原逡逑理是将ＧＰＳ数据与地理数据库中的道路信息联系起来，从而找到车辆所有的道路并逡逑且显示出车辆的实时位置［２９＿３１］。其原理如图１．２所示：逡逑测ｍ位ｍ逡逑匹Ｋ位岅逡逑图１．２地图匹配原理逡逑地图匹配从过程中可分为两个：一是寻找当前行驶的道路，二是将当前定位点匹逡逑配到车辆行驶的道路上［３２］。地图匹配算法主要可分为：位置点匹配、轨迹曲线匹配，逡逑位置点的匹配算法逻辑相对简单，实时性好，但在道路形状复杂或是交叉路口等情况逡逑下，匹配准确率较低；轨迹曲线匹配算法匹配准确率高，但算法复杂度高、计算量大，逡逑在满足定位的实时性时有一定的难度［３２］。逡逑１．邋４论文内容与章节安排逡逑本文主要是针对面向公路物流的传统的车辆追踪系统己经不能满足中小型企业逡逑及个人的实际需求的基础上提出的，借助Ａｎｄｒｏｉｄ邋ＳＤＫ、Ｄｊａｎｇｏ框架、数据存储处理、逡逑高德定位ＳＤＫ以及ＯｐｅｎＳｔｒｅｅｔＭａｐ等技术，结合极光透传、ＧＰＳ数据处理及地图匹逡逑配算法等，设计、实现并优化了基于Ａｎｄｒｏｉｄ的面向公路物流的车辆追踪系统。本文逡逑研究的内容如下所示：逡逑１）

．４．２数据库逻辑结构设计逡逑数据库逻辑设计的任务是把抽象的数据概念模型（ＥＲ模型）进一步地转换为具逡逑的数据库管理系统支持的实际数据模型，即将ＥＲ图转化为关系模式，以一种直观逡逑方式展示给用户［３７］。逡逑从上一小节ＥＲ图分析可知，实体之间主要存在着ｌ：ｎ的联系，将与１１端对应的逡逑体用关系模式进行合并，通过对ＥＲ图分析可建立如下满足３ＮＦ邋（第三范式）的关逡逑模式，ＰＫ代表主键，ＦＫ代表外键：逡逑１）用户信息表（用户编号［ＰＫ］，手机号码，用户类型，用户密码，头像信息）逡逑２）托运货物信息表（货物编号［ＰＫ］，发货人［ＦＫ］，收货人［ＦＫ］，货物名称，货逡逑物重量，预计发货日期，预计收货日期，备注信息，发货地址，收货地址，逡逑提交托运单的用户［ＦＫ］）逡逑３）调度信息表（调度编号［ＰＫ］，货物编号［ＦＫ］，父调度［ＦＫ］，甲方用户［ＦＫ］，乙逡逑方用户［ＦＫ］，调度单号，运输重量，运输状态、运输价格）逡逑４）车辆信息表（车辆编号［ＰＫ］，车牌号码，载重量，车主［ＦＫ］）逡逑

版本为２．７的ｐｙｔｈｏｎ语言，其次安装Ｄｊａｎｇｏ框架以及Ｄｊａｎｇｏ－ｒｅｄｉｓ包再安装逡逑ｐｏｓｔｇｒｅＳＱＬ数据库相关程序包，最后安装Ｎｇｉｎｘ与Ｕｗｓｇｉ服务器所需要的工具，服逡逑务器的架构图如图３．１所示：逡逑Ｉ逦：逦１逡逑Ｉ邋Ｕｂｕｎｔｕ邋１６．０４ＬＴＳ逦逦逦「逦逦＾逦逦；逦？逡逑！逦！逦Ｄｊａｎｇｏ邋！逦逦＾逦逡逑Ｎ逦Ｕ逦，逦＾逦邋Ｍｏｄｅｌｓ．ｐｙ邋－一一邋＾邋ＰｏｓｔｇｒｅＳＱＬ逡逑丨丨邋ｑ邋一邋ｗ邋—邋—邋－：逦ｔｅｍｐｌａｔｅ邋卜—一．逦？邋ｙ逦｜逡逑Ｉ邋ｊ逦ｓ逦＇■逦Ｖｉｅｗｓ．ｐｙ逦…逦＾逦一一邋１逡逑Ｉ邋ｎ邋Ｌ－＊－邋ｇ逦ｆ逦＇逦｜逦■．逦，邋１邋Ｉ逡逑｜邋ｘ逦１一一＿＿以咏—一：：逡逑Ｉ逦＇邋一’逦Ｉ逦Ｉ逡逑Ｉ逦ｊ逡逑图３．１邋ｗｅｂ服务器架构图逡逑在此系统中还使用了两种不同类型的数据库，一种是关系型数据库ｐｏｓｔｇｒｅＳＱＬ，逡逑一种是非关系型数据库Ｒｅｄｉｓ。在ＰｏｓｔｇｒｅＳＱＬ中存储了系统中所有的业务数据，而逡逑Ｒｅｄｉｓ主要用于系统推送信息的缓存，作为一个辅助型的数据库。在ｐｙｔｈｏｎ中访问逡逑ｐｏｓｔｇｒｅｓｑｌ数据库需要一个连接库

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本文编号：2808110