Luận văn thạc sĩ Khoa học máy tính: Xây dựng lộ trình, định hướng giao thông để tránh kẹt xe theo thời gian thực

Đây là một chức năng quan trọng trong hệ thống thu thập dữ liệu và cảnh báo tình trạng giao thông.Mục tiêu của dé tài này là tìm hiểu, nghiên cứu và phát triển giải thuật dé xây dựng lột

Trang 1

3TRAN NGOC SON

Chuyén nganh: Khoa Hoc May Tinh

Mã số: 60.48.01

LUẬN VĂN THẠC SĨ

TP HO CHI MINH, tháng 06 năm 2013

Trang 2

Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm:

(Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vi của Hội đông cham bảo vệ luận văn thạc sĩ)

Xác nhận của Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV và Trưởng Khoa quản lý chuyên ngànhsau khi luận văn đã được sửa chữa (nếu có).

CHỦ TỊCH HỘI ĐÔNG TRUONG KHOA

Trang 3

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨHọ và tên học viên: — Trần Ngọc Sơn MSHV: 11070472

Ngày, thang, năm sinh: 28/02/1987 Nơi sinh: Hà Nam

Chuyên ngành: Khoa học Máy tính Maso: 60.48.011 TEN DE TAL:

XAY DUNG LO TRINH, DINH HUONG GIAO THONG DE TRANH KET XE

THEO THOI GIAN THUC2 NHIEM VỤ VÀ NỘI DUNG:

3 NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 4 NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 5 HỌ VÀ TÊN CÁN BỘ HƯỚNG DÂN: TS Phạm Trần Vũ, TS Trần Văn Hoài

Tp HCM, ngày thang năm

CÁN BỘ HƯỚNG DÂN CHỦ NHIỆM BỘ MÔN ĐÀO TẠO

(Họ tên và chữ ký) (Họ tên và chữ ký)

TRUONG KHOA

(Họ tên va chữ ky)

Trang 4

Tôi xin gởi lời cảm ơn chân thành và sâu sắc nhất đến TS Phạm Trần Vũ và TS TrầnVăn Hoài Cám ơn các Thay đã tận tinh chi bảo, hướng dẫn, định hướng cho tôi trongsuốt thời gian thực hiện Luận văn Cam ơn các Thay đã chia sẻ cho tôi những kinhnghiệm quý báu trong nghiên cứu khoa học Điều đó đã giúp tôi rất nhiều trong việc

thực hiện Luận văn cũng như trong công việc giảng dạy, nghiên cứu của tôi sau này

Tôi cũng xin cảm ơn gia đình đã động viên và tạo mọi điều kiện tốt nhất dé tôi có thétiếp tục theo đuổi việc học tập nghiên cứu Con xin cám ơn Cha Mẹ, nhờ công lao

dưỡng dục của Người mà con mới có được thành quả như ngày hôm nay Con xin hứa

sẽ tiếp tục cố gắng phan đấu dé vươn cao hơn nữa Cám ơn em Ly Na, vợ của tôi, vìnhững động viên và hỗ trợ cho tôi trong suốt thời gian qua.

Trần Ngọc Sơn

Trang 5

thành phố lớn của Việt Nam Từ đó, hệ thống thu thập dữ liệu và cảnh báo tình trạnggiao thông bằng cách sử dụng điện thoại thông minh đã được đưa ra góp phan giảiquyết vẫn đề kẹt xe hiện nay hiệu quả hơn.

Khi người dùng di chuyển trên đường, các dữ liệu GPS sẽ được thu thập thông quađiện thoại di động và gửi đến máy chủ trung tâm thông qua 3G, GPRS hoặc tin nhănSMS Máy chủ trung tâm xử lý và tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, phântích dữ liệu để xác định tình trạng giao thông hiện tại Hệ thống cũng có thể dự đoán

tình hình giao thông trong tương lai dựa vào các dữ liệu hiện tại Tình hình giao thônghiện tại và tương lai sẽ được gửi trở lại cho người sử dụng điện thoại thông minh, cảnh

báo họ và điều hướng lại giao thông Toàn bộ quá trình nay được thực hiện trong thời

Trang 6

system for collecting traffic data and alerting traffic conditions using smartphones wasintroduced.

In this system, when moving on the roads, GPS-enabled smartphones will record theirlocations and velocity and send the collected data to a central processing server via3G, GPRS or SMS connections The central server can then filter, clean and aggregatethe data from many different sources Then, it can analyse the data and makeconclusion on the current traffic conditions It can also predict the future conditions ofthe traffic using the current data The current and future traffic conditions are sentback to the smartphone users to alert them and also to regulate the traffic This wholeprocess is done in real-time

This topic focuses on issues roadmap for redirecting traffic to avoid congestion in realtime This is an important function in the system for collecting traffic data and alertingtraffic conditions

An algorithm based on traffic conditions in real time has been developed to solve thisproblem This algorithm has been compared with other pathfinder algorithms several

times to assess the strengths, weaknesses and effectiveness

Trang 7

ro trong luận văn, các công việc trình bày trong luận văn này là do chính tôi thực hiện

và chưa có phan nội dung nào của luận văn này được nộp dé lay một bang cấp ở trường

này hoặc trường khác

Ngày 01 tháng 06 năm 2013

Trần Ngọc Sơn

Trang 8

Chương 1: GIỚI THIỆU + G2 SẺ E22 S2 2E SE 539% E8 5E EEEEEEEEEEErErrrkrkrkrsed |1.1 Lý do chọn dé tài - ScS 1 1212115 51111111 51151110101 0101010111111 re |1.2 Mục tiêu của dé tải - cà S 1 12321 1 11110111 515111 110101 110101011 1 111111 3

1.3 Phạm vi nghiÊn CỨU - -ĂĂ S09 19 HH nh 3

1.4 Cau trúc của dé tài 11 cà S 1 11121 1 1111010111 111110101 11110101 E1 111g rykg 3Chương 2: TONG QUAN cà 1 1 1 1 51112111111 10101010111 11 010102111111 reg 5

2.1 Các công trình liÊn quan - - - - << << c9 ng nh 5

2.2 Mô hình tong quan -. - + + E225 E323 E5 5151 3 5 511112515 1111111 111111 re 7Chương 3: CƠ SỞ LY THUY ẾTT <5 + 2% SE S 2E 1E 5E E1 111 1 E11 Etrrred 9

3.1 Lý thuyết đồ thị -. ¿- - E11 121 515111111111 51110111010 101010101011 11010100 1E 1.0 9

3.2 Các giải thuật tìm đường - - c ch nh nh 1]

Chương 4: GIÁI PHÁP 5G <5 62% EE 555121 8E 1151 1 5 5 1111111 111111 re 144.1 Xây dựng dit liệu bản đồ - ¿6562222 1212321 1 511121 1 52511111110 11x cxe 144.2 Viết chương trình thử nghiệm - ¿+ ¿+ 2+2 S2 E331 ££E2ESEEE£zEvrrrsree, 17

4.3 Thử nghiệm các giải thuật tìm đường SH se, 19

4.4 Phát triển giải thuật Tránh kẹt Xe ¿- ¿ ¿+ 2222 2S SE 1E E2 E121 Errree 24Chương 5: THU NGHIỆM VÀ DANH GIA 2 252< S2 £sEsEzerersreerei 28

5.1 Dữ liệu thử nghiỆm - - 32 1 1012303111011 11111111111 111v re 285.2 Phương pháp thử nghiỆm - - - 5S 110299 393 3111k vớ 335.3 Đánh giá giải thuậtt HH ng và 77

Chương 6: KẾT LUAN c5 C21212 911121 1 51151111101 111101111 1111111 82CONG TRÌNH NGHIÊN CỨU - ccc 5 E223 SE SE EE SE E111 11 1E crree 83TÀI LIEU THAM KHẢO CS 5 E21 SE S2 515153 5 511112115 52111111 111cc 84

Trang 9

1.1 Lý do chọn đề tàiTình trạng kẹt xe ở Việt Nam hiện nay ngày càng nghiêm trọng, nhất là trên địa bảncác thành phố lớn như Hà Nội và thành phố Hồ Chí Minh Nếu như trước đây, tìnhtrạng kẹt xe thường diễn ra vào giờ cao điểm và ở một số điểm nhất định thì giờ đâyùn tac giao thông đã lan ra hầu như khắp nơi và vào bat cứ giờ nao vào ban ngày Vìsao kẹt xe xảy ra cảng ngảy càng trầm trọng? Giải pháp nao hiệu quả để thoát ra khỏi

tình trạng này?

Một trong những nguyên nhân chính gây ra kẹt xe ở nước ta là cơ sở hạ tầng đườngbộ quá yếu kém Theo nghiên cứu của tiến sĩ Vũ Anh Tuấn, Viện Nghiên cứu chínhsách giao thông Nhật Ban [10], hệ thống đường bộ của Hà Nội và thành phố H6 ChiMinh có mật độ đường trên diện tích đất đô thị và mật độ đường trên dân số chỉ băng1/5 và 1/10 (thậm chí 1/20) các chỉ số tương đương của một thành phố ở Mỹ, AuChâu trung bình Kết cầu mạng lưới bị mat cân bang do thiếu đường thứ cấp là đườngdau nối vào các trục đường trục chính, kết nối các đường trục chính với nhau có tácdụng giảm tải cho trục chính trong giờ cao điểm Nói như vậy không có nghĩa làchúng tôi phải cô gắng mở rộng đường, xây mới dé đạt chỉ tiêu chất lượng như củaMỹ Điều đó là không tưởng bởi vì nước ta, đất chật, mật độ dân cư đã quá đông, cực

Trang 10

Có rất nhiều giải pháp được đưa ra để giải quyết van dé kẹt xe, được phân vào hainhóm chính là giải pháp tình thế và giải pháp cơ bản:

- _ Nhóm giải pháp tình thế, tập trung vào hai chủ thé.o Chủ thé thứ nhất là người điều khiển phương tiện giao thông Đối với chủ thé

này, bên cạnh việc tăng cường tuyên truyền giáo dục ý thức chấp hành luậtgiao thông thì phải tăng cường các biện pháp xử phạt hành chính Điều này đòi

hỏi lực lượng cảnh sát giao thông và thanh tra giao thông hoạt động tích cực vàthường xuyên hơn

o Chủ thé thứ hai là các phương tiện kỹ thuật, điều hành phục vụ việc đi lại như:tuyến đường, đèn hiệu, vạch son, Cần phải nghiên cứu và điều chỉnh ngaycác luồng chưa hợp lý ở một số tuyến đường Không phải nơi nao cũng bố triđi một chiều là thuận lợi mà nhiều khi gây ra tinh trạng dồn ép phương tiệngiao thông vào một nơi rất dễ gây ra tình trạng kẹt xe.

- Nhóm giải pháp cơ bản đóng vai trò tích cực và chủ động hơn Trước hết, cần ưutiên xây dựng những cầu vượt tại các ngã tư, giao lộ tại những nơi thường kẹt xeđể tạo ra các nút giao thông khác mức, khắc phục tình trạng chờ đợi lâu ở các ngãtư Mặt khác, cần tiếp tục cải tạo và phát triển cơ sở hạ tầng giao thông theo quyhoạch phát triển giao thông đã được Thủ tướng Chính phủ phê duyệt Một giảipháp cơ bản khác, mang tính chiến lược là phát triển các phương tiện vận tải hànhkhách công cộng bao gồm xe buýt và các phương tiện vận tải hành khách khốilượng lớn như: hệ thống xe điện ngâm, xe điện mặt đất hoặc tàu điện một ray Bêncạnh đó, cần khai thác hệ thống vận tải hành khách bang đường sông Lâu dài hơnlà việc phân bố lại các khu dân cư, di dời một số bệnh viện, trường học, cơ quan ởtrung tâm thành phố ra các quận, huyện có mật độ dân cư thấp để giảm tải cho cáctuyến đường.

Tuy nhiên, các giải pháp trên thường không hiệu quả, tốn rất nhiều chỉ phí về trangthiết bị và triển khai, các đữ liệu thu thập được cũng không dễ dàng được sử dụng chocác ứng dụng dự báo về giao thông.

Từ đó, hệ thống thu thập dữ liệu và cảnh báo tình trạng giao thông bằng cách sử dụngđiện thoại thông minh đã được đưa ra góp phan giải quyết van dé kẹt xe hiện nay hiệuquả hơn Hệ thống này tự động thu thập dữ liệu GPS từ các điện thoại thông minh vaphân tích để xác định tình trạng giao thông hiện tại Hệ thống cũng có thể dự đoán

Trang 11

cảnh báo họ và điều hướng lại giao thông Toàn bộ quá trình này được thực hiện trong

- Cac dữ liệu thu thập dé dang sử dụng dé xử lý trong thời gian thực.

- Nguoi dùng được cập nhật tình hình giao thông hiện tai và tránh được ket xe

Giải pháp nay hoàn toàn có thé đưa vào áp dung trong thực tế hiện nay Dé tăng mức

độ chính xác trong dự báo tình trạng giao thông theo thời gian thực ngoài thông tin

của người dùng cung cấp, chúng tôi cần thêm nhiều nguồn thông tin có giá trị khácnhư thông tin vi trí của mạng lưới các tuyến xe buýt trong thành phó, thông tin tinhtrạng ket xe do người dùng cung cấp, Nếu được hỗ trợ các thông tin trên thi tínhchính xác trong dự báo tình trạng giao thông cũng như tính khả thi của hệ thống thu

thập dữ liệu và cảnh báo tình trạng giao thông càng cao

1.2 Mục tiêu của đề tàiVới yêu cau đặt ra, đề tài chỉ tập trung vào van dé xây dựng lộ trình, định hướng lại

giao thông tránh kẹt xe theo thời gian thực Đây là một chức năng quan trọng trong hệ

thống thu thập dữ liệu và cảnh báo tình trạng giao thông.Mục tiêu của dé tài này là tìm hiểu, nghiên cứu và phát triển giải thuật dé xây dựng lộtrình dựa trên tình trạng giao thông thực tế, từ đó giúp người dùng định hướng lại

tránh được các khu vực kẹt xe.1.3 Phạm vi nghiên cứu

Phạm vi nghiên cứu của dé tài được giới hạn trong một khu vực của thành phố Hồ ChíMinh (trong dé tài nay là khu vực Hồ Con Rùa, Quận 1) Sau khi áp dụng thí điểmthành công, đề tài sẽ được mở rộng phạm vi nghiên cứu ra toàn bộ thành phố và cáckhu vực khác, cuối cùng là mở rộng ra cả nước Việt Nam.

1.4 Câu trúc của đề tài

Trang 12

- Muc tiêu và phạm vi nghiên cứu của đề tài.Chương 2: Tổng quan về dé tài

- _ Phân tích, đánh giá các công trình liên quan đến dé tài.- _ Đưa ra mô hình tong quan của hệ thống, từ đó xác định các van dé mà dé tài

tập trung nghiên cứu giải quyết.Chương 3: Cơ sở lý thuyết

- Trinh bày một phân về lý thuyết đồ thi dùng để biểu diễn bản đô.- Tim hiểu một số giải thuật tìm đường trên đồ thị.

Chương 4: Giải pháp thực hiện

Xây dựng dữ liệu bản đồ để dùng cho tìm đường.- _ Viết chương trình biểu diễn ban đồ, tình trạng giao thông, cập nhật tình trạng

giao thông

- _ Thử nghiệm các giải thuật tìm đường trên ban dé như Dijkstra, A*.- Phat triển giải thuật Tránh kẹt xe dựa trên tình trạng giao thông theo thời gian

thực.Chương 5: Thử nghiệm và đánh giá

- Chuan bị đữ liệu về tình trạng giao thông cho giải thuật Tránh ket xe.

- Chay thử nghiệm giải thuật Tránh ket xe và giải thuật A*

- _ Đánh giá ưu và nhược điểm của giải thuật Tránh kẹt xe.Chương 6: Kết luận

- _ xác định các công việc đã làm được trong đề tài.- _ Đóng góp của dé tài cho đất nước.

- _ Hướng phát triển của dé tài.

Trang 13

2.1 Các công trình liên quanTrên thế giới đã có nhiều công trình liên quan đến vấn đề giao thông và việc xây dựnglộ trình theo thời gian thực như: đánh giá các hiệu quả việc di chuyển trong các ứngdụng giao thông thời gian thực [1], dùng giải thuật D* dé lập kế hoạch theo thời gian

thực [2], chia sẻ thông tin tình trang giao thông qua các phương tiện liên lạc [3],[4],

xác định thời gian di chuyển bằng cách dùng xe thăm dò gan GPS [5].[6] xác địnhthông tin các xe ở gần dựa vào thiết bị gắn trên xe [7], tìm đường trên mang ad hoc

giữa các phương tiện dựa vào dữ liệu thời gian thực [8], xác định tình trang giao

thông dựa trên dữ liệu theo thời gian thực của hệ thống xe taxi [9].Ngoài ra, Google Maps [14] cũng đã hỗ trợ hiển thi thong tin tình trạng giao thôngthời gian thực tại hầu hết các thành phố lớn tại Mỹ Tuy nhiên, không biết bao giờGoogle Maps mới hé trợ hiển thị tình trạng giao thông ở Việt Nam?

(|

Maes oochaven4 Coumtry Club 3

Trang 14

cho tốc độ di chuyển trung bình trên vị trí tương ứng như sau:o Màu xanh lá: tốc độ trên 50 dặm / | giờ.

o Màu vàng: tốc độ từ 25 đến 50 dặm / 1 giờ.o Màu đỏ: tốc độ dưới 25 dặm / 1 giờ.

o Màu xám: Không có dữ liệu

Đặc biệt, ở Việt Nam cũng có hệ thống lớn hỗ trợ về thông tin giao thông, đó là kênhVOV giao thông phát trên sóng FM 91Mhz Đây là kênh thông tin toàn cảnh về giaothông tại hai thành phố lớn là Hà Nội và thành phố Hồ Chí Minh, nơi giải đáp mọithắc mắc về các vấn đề giao thông cho thính giả khi gọi đến chương trình, đồng thờicòn có thể chia sẻ tình hình giao thông trên đường phó, nhất là vào giờ cao điểm Cácthông tin về giao thông và ùn tắc, kẹt xe liên tục được cập nhật bởi hệ thống camerađược lắp đặt tại các nút giao thông và lực lượng phóng viên tác nghiệp tại hiện

-Hình 2.2: Nhiéu sinh viên trường Cao đăng PTTH 2 dang kỷ làm

CTV VOV giao thông thành phố Hô Chí Minh

Trang 15

máy Do đó các giải pháp về giao thông ở các nước khác chưa chắc đã hoạt động tốtnếu áp dụng ở Việt Nam.

Từ các van dé trên, mô hình tổng quan của hệ thống thu thập dữ liệu và cảnh báo tìnhtrạng giao thông được đưa ra, từ đó xác định các van dé mà dé tài tap trung nghiéncứu giải quyết.

2.2 Mô hình tổng quanHình 2.3 đưa ra cái nhìn tong thể về hệ thống thu thập dữ liệu và cảnh báo tình trạnggiao thông Hệ thông bao gồm hai phan chính: điện thoại thông minh (Smartphone) vàmáy chủ trung tâm (Server) Ngoải ra máy chủ còn bao gồm cả website cho phép

người dùng xem tình hình giao thông ngay trên trình duyệt của máy tính, laptop

|

c —ŸÝŸ- “an ——= —

|

Hình 2.3: Hệ thống thu thập dữ liệu và cảnh báo tình trạng giao thông

2.2.1 Điện thoại thông minh

Điện thoại thông minh là thành phần chính tương tác giữa hệ thống với người dùng.Mỗi điện thoại sẽ được cài đặt một phân mềm có ba chức năng chính sau:

- Thu thập dữ liệu GPS (GPS Sensor) như vị trí, tốc độ của người dùng cùng vớithời gian ma dữ liệu được thu thập trong các khoảng thời gian cố định Các dữ liệunày sẽ được gửi lên máy chủ trung tâm thông qua 3G, GPRS hoặc tin nhắn SMS.Mức độ thu thập dữ liệu và gửi dữ liệu lên máy chủ trung tâm có thể khác nhau.

Trang 16

thông được máy chủ trung tâm gửi về điện thoại Ngoài ra, vị trí hiện tại của ngườidùng cũng có thé được biểu diễn ngay trên bản đồ.

Cảnh báo giao thông (Traffic Notifier): cảnh báo cho người dùng về tình trạnggiao thông hiện tại Ví dụ như nếu người dùng đang đi vào khu vực kẹt xe, hệthống sẽ cảnh báo cho người dùng biết Việc xác định hướng đi của người dùng vàcảnh báo tình trạng giao thông được xử lý trên máy chủ trung tâm để giảm công

việc tinh toán trên điện thoại.2.2.2 Máy chủ trung tâmMáy chủ trung tâm là trai tim của cả hệ thông, nó đảm nhận các công việc tính toán

nặng nhọc nhất và lưu trữ dữ liệu Máy chủ trung tâm bao gồm ba chức năng chính:

phân tích dữ liệu giao thong (Traffic Data Extractor), theo dõi tình trạng giao thong(Traffic Monitor) và ứng dụng web (Web Application)

Phân tích dữ liệu giao thông: máy chủ nhận các dữ liệu GPS thô từ nhiễu nguồn

(điện thoại) Các dữ liệu GPS này độ chính xác không cao do dùng trên điện thoại

nên chức nang GPS không chuyên dụng Ngoài ra, dữ liệu GPS nay cũng có thé

không dùng được do người dùng không tham gia giao thông như đang đi bộ hoặc

ngồi ở quán ăn, cà phê, Do đó các dữ liệu GPS này cần được xử lý để lọc bỏnhiễu tăng độ chính xác và cần được ánh xạ vào các đoạn đường trên bản đồ.Theo dõi tình trạng giao thông có chức năng phân tích dữ liệu giao thông để biếtđược tình trạng giao thông (tốc độ nhanh, bình thường, chậm) từng khu vực vàcảnh báo cho người dùng thông qua điện thoại của họ về tình trạng giao thông

hiện tại

Ứng dụng web cung cấp cho người dùng cách thức khác để sử dụng hệ thống.Website cung cấp một số chức năng như bản đồ về tình trạng giao thông hiện tạivà công cụ cho phép người dùng xây dựng lộ trình của mình để tránh được cácđiểm kẹt xe Người dùng có thé sử dụng công cụ trên với bat kỳ trình duyệt nao.Với giới hạn của dé tai nghiên cứu, chỉ tập trung vao giải quyết van dé xây dựng lộtrình, định hướng giao thông dé tránh ket xe theo thời gian thực Day là chức năngrất quan trọng của hệ thống được chạy trên máy chủ trung tâm để xử lý các yêu cầuvề xây dựng lộ trình, tìm đường, định hướng để tránh kẹt xe cho người dùng.

Trang 17

hiểu về các lý thuyết liên quan đến van dé cần giải quyết như: lý thuyết đồ thị [11],

các giải thuật tìm đường

3.1 Lý thuyết đồ thịĐồ thị là một cau trúc rời rac bao gdm các đỉnh và các cạnh nối các đỉnh này Chúngta phần biệt các loại đồ thị khác nhau bởi kiểu và số lượng cạnh nối hai đỉnh nào đócủa đồ thị Dé có thé hình dung được tại sao lại cần đến các loại đỗ thị khác nhau,chúng ta sẽ nêu ví dụ sử dụng chúng để mô tả một mạng máy tính Giả sử ta có mộtmạng gồm các máy tính và các kênh điện thoại (gọi tắt là kênh thoại) nối các máy tínhnày Chúng ta có thể biểu diễn các vị trí đặt náy tính bởi các điểm và các kênh thoạinối chúng bởi các đoạn nối, xem hình 3.1.

Định nghĩa 1: Don đồ thị vô hướng G = (V,E) bao gồm V là tập các đỉnh, và E là tậpcác cặp không có thứ tự gồm hai phan tử khác nhau của V gọi là các cạnh.

Trong trường hợp giữa hai máy tính nào đó thường xuyên phải truyền tải nhiều thôngtin người ta phải nỗi hai máy nay bởi nhiều kênh thoại Mang với đa kênh thoại giữa

các máy được cho trong hình 3.2

Trang 18

Ha tay ,

Đông nat An giang

Hình 3.2: So đồ mang máy tính với da kênh thoại.Định nghĩa 2: Đa đồ thi vô hướng G= (V, E) bao gồm V là tập các đỉnh, và E 1a tậpcác cặp không có thứ tự gồm hai phần tử khác nhau của V gọi là các cạnh Hai cạnhel và e2 được gọi là cạnh lặp nếu chúng cùng tương ứng với một cặp đỉnh.

Rõ rang mỗi đơn đồ thị đều là đa đồ thị, nhưng không phải đa đồ thị nào cũng là đơnđồ thị, vì trong đa đồ thị có thể có hai (hoặc nhiều hơn) cạnh nối một cặp đỉnh nào đó.Trong mạng máy tính có thể có những kênh thoại nối một náy nào đó với chính nó(chăng hạn vời mục đính thông báo) Khi đó đa đồ thị không thể mô tả được mạngnhư vậy, bởi vì có những khuyên (cạnh nối một đỉnh với chính nó) Trong trường hợpnày chúng ta cần sử dụng đến khái niệm giả đồ thị vô hướng, được định nghĩa như

sau:

Dinh nghĩa 3: Gia đồ thị vô hướng G = (V, E) bao gồm V là tap các đỉnh và E là tậpcác cặp không có thứ tự gôm hai phân tử (không nhất thiết phải khác nhau) của V gọilà cạnh Cạnh e được gọi là khuyên nếu nó có dang e = (u, u).

Cac kênh thoại trong mang máy tính có thé chỉ cho phép truyền tin theo một chiều.Chăng hạn, trong hình 3.3 máy chủ ở Hà Nội chỉ có thể nhận tin từ các máy ở địaphương, có một số máy chỉ có thé gửi tin di, còn các kênh thoại cho phép truyền tintheo ca hai chiều được thay thé bởi hai cạnh có hướng ngược chiêu nhau.

Ta đi đến định nghĩa sau.Định nghĩa 4: Đơn đồ thị có hướng G = (V, E) bao gồm V là tập các đỉnh và E là tậpcác cặp có thứ tự gồm hai phần tử khác nhau của V gọi là các cung.

Nếu trong mạng có thể có đa kênh thoại một chiêu, ta sẽ phải sử dụng đến khái niệmđa đồ thị có hướng:

Trang 19

Ha tay š : ị; Bong nai An giang

Hue Khanh hoa

Hinh 3.3: Mang may tinh voi kénh thoai mot chiếu.Định nghĩa 5: Đa đồ thị có hướng G = (V, E) bao gồm V là tập các đỉnh và E là tậpcác cặp có thứ tự gôm hai phan tử khác nhau của V gọi là các cung Hai cung el , e2

tương ứng với cùng một cặp đỉnh được gọi là cung lặp

Như vậy, dựa vào lý thuyết đồ thị ta có thể biểu diễn bản đồ là một đơn đồ thị cóhướng với đỉnh là các giao lộ (ngã ba, ngã tư, ) và cạnh là các đoạn đường nỗi các

giao lộ này

3.2 Các giai thuật tìm đườngNói đến các giải thuật tìm đường, chúng ta nghĩ ngay đến các giải thuật tìm đường nồitiếng trong lý thuyết đồ thị như: giải thuật Dijkstra cho đô thị đơn có trọng số của cáccạnh không âm, giải thuật Floyd-Bellman cho đồ thị không có chu trình có tong trọngsố là âm.

Các giải thuật nêu trên được xây dựng trên các mô hình thuần túy lý thuyết, trong đóđồ thị được xem là tập hợp các đỉnh và cung nối giữa các đỉnh đó, ngoài ra, không cóbat kì thông tin gì b6 sung cho bài toán Với mô hình lý thuyết thuần tuý như vậy, trênmột đồ thị có thé tôn tại những đặc điểm ít khi xảy ra trong thực tế, chăng hạn: có théton tại một cung có trọng số lớn hơn tổng trong số của tat cả các cung còn lại trên đồthị, hoặc một đồ thị chăng có cung nao Giải thuật tìm đường Dijkstra đòi hỏi chi phivề thời gian là O(n’) cho việc tìm đường di giữa hai cặp đỉnh bat kì; giải thuật Floyd-Bellman đòi hỏi chi phí O(n) nhưng lại bắt buộc phải tìm đường đi giữa mọi cặp đỉnhtrong đồ thi, dẫn đến tổng chi phí thời gian của cả giải thuật là O(n), như vậy nhữnggiải thuật này thích hợp với các đồ thị không quá lớn (từ vải trăm tới không quá vài

ngàn đỉnh)

Trang 20

Trong khi đó, bai toán tìm đường trong thực tế thường làm việc với đồ thị có vài chục

ngàn đỉnh; bù lại, các bài toán như vậy lại có thêm thông tin phụ giúp chúng ta định

hướng tốt hon trong quá trình tìm lời giải Van dé ở đây là sử dụng các thông tin địnhhướng đó như thế nào Ví dụ trong các trò chơi chiến thuật thời gian thực, cần đi từđiểm A đến điểm B đây không thé áp dụng các giải thuật tìm đường thông thườngvì bản đồ của trò chơi đôi khi có kích thước lên đến 512 x 512 ô, tương đương vớimột đồ thị thưa có 262.144 đỉnh; nhóm quân thường có xu hướng đi thăng về hướngB và nếu gặp chướng ngại vật thì men theo chướng ngại vật.

Đề áp dụng việc tìm đường trong thực tế thì có một giải thuật được sử dụng rất nhiềuđó là giải thuật A* (đọc là “a sao” hoặc “a-star” trong tiếng Anh) [12],[13] Giải thuật

A* đưa ra cách thức tìm đường heuristic dựa trên giải thuật Dijkstra Vì vậy cũng như

Dijkstra, tư tưởng tìm đường của A* dựa trên chiến lược tìm kiếm theo chiều rộng.Gần như có sự tương đương một - một giữa các bước thực hiện của cả hai giải thuật.

Trước khi xem xét giải thuật, các quy ước cho bài toán được đưa ra như sau:

- start = đỉnh xuất phát.- goal = đỉnh kết thúc.- close = tập các đỉnh đã được tính toán chính xác đường đi ngắn nhất.

- open = tập các đính còn lại

- l[i.j] = trọng số của cung (i,j).- đ[ï] = khoảng cách min từ i đến start.- y[i] = khoảng cách min ước lượng từ ¡ đến start.Như vậy, nhiệm vụ đầu tiên của các giải thuật tìm đường đi ngăn nhất là phải tìmđược giá trị d[goal], chi tiết thé hiện của hai giải thuật như dưới day:

Giới thụ † A* Giới thu † Dijkstra

d[i] = + Vi=[1 n] d[i] = + Vi=[1 n]

close = [start] close = [start]open = [l n] - [start] open = [l n] - [start]k = start k = start

repeat repeat{sta đổi ước lượng min} {sửa đổi ước lượng min}

Trang 21

Vi=open Vi—= open

đ[i] = min{d[i], d[k]+1l[k,i]} dđ[i] = min{d[i], d[k]+l[k,i]}{mở rộng tập close} {mở rộng tap close}

chọn k >open để Vi> open chọn k >open để Vi> open

có (d[k]+v[k]) < (đ[i]+v[i]) có d[k] < d[i]open = open - [k] open = open - [k]close = close + [k] close = close + [k]until goal =close; until goal >close;

Su khac biét duy nhất của hai giải thuật ở điểm chọn đỉnh k để mở rộng tập close.Trong chiến lược tìm kiếm theo chiều rộng, việc lựa chọn trạng thái để mở rộng timkiếm đóng vai trò tôi quan trọng Với một trạng thái được lựa chọn tốt, có thể tìm thaylời giải cua bài toán chi sau số bước rất ít so với việc lựa chọn trạng thái mở rộng mộtcách ngẫu nhiên (lựa chọn mù) Theo chứng minh lý thuyết, nếu các trọng số của đồthị G đều là dương (1[i.j] > 0 với mọi i,j) và v[i] là lượng giá dương thấp hơn đường đingăn nhất từ đỉnh i đến start (0 < v[i] < d[i] với mọi i), thì giải thuật A* luôn cho kếtquả đúng và không bao giờ yêu cầu nhiều thời gian hơn giải thuật Dijkstra Có hai kếtquả dễ thấy:

- Thi nhất, giải thuật Dijkstra có thé xem là trường hợp “suy biến” của A* trong

trường hop v[i] = 0

- Thi hai, nếu v[i] là ước lượng đúng thi giải thuật A* có độ phức tap thời gianlà tuyến tính.

Với các giải thuật tìm đường kể trên, chúng chỉ áp dung được cho việc tìm đường trêncác đô thị tĩnh, không có yếu tố động trong đó như vận tốc thay đổi liên tục theo thờigian Bởi vậy, các giải thuật tìm đường trên không phù hợp với yêu cầu của đề tài là:xây dựng lộ trình dựa vảo tình trạng giao thông thay đổi liên tục theo thời gian thựcđể tránh kẹt xe.

Trang 22

Chương 4: GIẢI PHÁPĐề xây dựng lộ trình, định hướng giao thông tránh kẹt xe theo thời gian thực, các giải

pháp được đưa ra như sau:

- _ Xây dựng dữ liệu bản đồ OpenStreetMap [15] từ định dạng OSM.- _ Viết chương trình thử nghiệm dé biểu diễn bản đồ và tình trang giao thông, đồng

thời cho phép cập nhật tình trạng giao thông trên bản đồ.- _ Thử nghiệm các giải thuật tìm đường trên bản đồ như Dijkstra, A*.- Phat triển giải thuật Tránh kẹt xe dựa trên tinh trạng giao thông theo thời gian

thực

4.1 Xây dựng dữ liệu bản đồDữ liệu bản đỗ OpenStreetMap (OSM) được sử dụng làm dit liệu bản đồ cho đề tài.Đây là dữ liệu bản đồ mở có gan như day đủ thông tin các tuyến đường tại các thànhphó lớn ở nước ta, đủ dé đáp ứng yêu cầu của hệ thống.

Bản đồ OpenStreetMap cung cấp di liệu với dịnh dạng OSM dựa trên XML, sau đâylà một phan dữ liệu mẫu theo định dang OSM.

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><osm version=”0.6” generator="CGImap 0.0.2">

</node>

Trang 23

</way>

</osm>

Trang 24

Cau trúc của dữ liệu OSM bao gồm các thành phan chính sau:

e Mot tập hợp các node chứa thông tin vi trí địa lý

e Một tập hợp các way bao gôm từ 2 đến 2000 node.e Một tập hợp các relation bao gồm nhiều thành phan như node va way.Với dữ liệu OSM trên, chúng chỉ phù hợp với mục đích để chia sẻ và biểu diễn chứkhông thé dung dé tim đường trên dữ liệu đó được Do đó, những dữ liệu trên cầnđược chuyển đổi thành dạng mới phù hợp hơn để tìm đường Các bước thực hiệnđược tiễn hành như sau:

- Tim và tải dữ liệu bản đồ của Việt Nam định dạng OSM.

- Dung công cụ nhập dữ liệu OSM và cơ sở dữ liệu MySQL

- - Viết công cụ chuyển đôi dữ liệu OSM thành dạng mới hỗ trợ tìm đường.Dạng dữ liệu mới hỗ trợ tìm đường tôi xây dựng dựa trên lý thuyết về đồ thị, có cấutrúc gồm hai bảng trong co sở dữ liệu để chứa các giao lộ trên ban đồ (đỉnh của đồthị) và chứa các đoạn đường nối các giao lộ (cạnh của đô thị), xem hình 4.1 sau:

Với bảng nodes chứa các đỉnh của đồ thị, chỉ cần lưu vị trí địa lý (lat, lon) là đủ, dùngđể vẽ các đỉnh và cạnh của đồ thị trên bản đồ Bang edges chứa các cạnh cua đồ thị thìbao gdm nhiéu thông tin hon, chi tiết một cạnh của đồ thị như sau:

a Trường 1d, next là chỉ mục hai đỉnh

b Trường cost là chiều dai (mét) của cạnh.c Trường time là thời điểm (phút) tương ứng với vận tốc (speed).d Trường speed là vận tốc (km/h) tương ứng với thời điểm (time).

Trang 25

Ngoài ra với đường một chiều thì chỉ có một cạnh được tạo ra, với đường hai chiều thìhai cạnh được tạo ra tương ứng Như vậy theo các tính chất trên thì với mỗi cặp đỉnhcó thể có rất nhiều cạnh với các thời điểm khác nhau, tương ứng với vận tốc tại thờiđiểm đó Do đó đồ thị tạo ra theo các yêu cau trên là một đa dé thị có hướng, gồm rấtnhiều cạnh nối giữa các cặp đỉnh.

4.2 Viết chương trình thử nghiệmTừ các dữ liệu đã xây dựng được, chương trình dé thử nghiệm các dữ liệu đó đã đượcxây dựng băng ngôn ngữ chính là PHP, dữ liệu bản đồ dùng cơ sở dữ liệu MySQL.Ngoài ra, chương trình còn được sử dụng nhiều ngôn ngữ trên nền web như HTML,CSS, Javascript, Chương trình thử nghiệm thực chat là một ứng dụng web và cóthé chạy trên bat kỳ trình duyệt web nào.

Giao diện chương trình biểu diễn bản đồ như hình 4.2, chương trình này sử dụng cáchàm API của Google Maps cung cấp để tương tác với bản đồ Dữ liệu ban đỗ được sửdụng là dạng hình ảnh được lấy trực tiếp từ máy chủ của OpenStreetMap.

* + Loy , Hatzt SRE, Mn

` v / 6 DongABank | Map | Satellite

` , Sir HD Bank ke =12 `, ¢ ty pham an nein

“@ - Sacornbank 8 thang 3 9, 4 éx = Sound

Dai 19 1 % 25

học gs GP) ⁄ Sb ⁄ - P A `_ Kinh _ eS Bén Thanh < “Tên R 3

a tẻ TP.HCM 4 “lan koe 4` \ { Tà 7 "sự 'quản T Bis tướngSài GòfÌ `

` 4 L2 5 Hoa = niềm qlOWER s

| Shérwood iad + đ Đonuts Ki ` trần đánhResidence i Kiên Re : nã Shri Loứnge Tòa đại

Hình 4.2: Biểu diễn bản dé OpenStreetMap thông qua Google Maps APIĐề biểu diễn tình trạng giao thông trên ban đồ, một lớp các đường chồng lên trên banđồ hiện tại được vẽ thêm Các đường vẽ thêm này có màu sac đậm nhạt tương ứng vớivận tốc trên từng đoạn đường của bản dé, xem hình 4.3.

Trang 26

Hình 4.3: Biểu diễn tình trang giao thông trên ban đôCác màu sắc tương ứng với tốc độ như sau:

- Mau đỏ tương ứng với tốc độ rất chậm.- Mau cam tương ứng với tốc độ bình thường.- Mau vàng tương ứng với tốc độ nhanh.- Mau xanh tương ứng với tốc độ rất nhanh.Ngoài ra để cập nhật tình trạng giao thông băng tay theo thời gian trên các đoạnđường, chương trình cập nhật tình trạng giao thông (vận tốc theo thời gian trên từng

đoạn đường) cũng được xây dựng Giao diện chương trình cập nhật tình trạng giaothông như hình 4.4

Trang 27

Thời gian (0-24) [17h Xembản để Thời gian 17h

⁄

S447 7x * /

3 Thực hiện lại bước 2 trên những đoạn đường khác cho đến khi hoàn thành.

Như vậy với các chương trình trên, việc thử nghiệm các giải thuật tìm đường và phát

triển giải thuật Tránh kẹt xe được thực hiện một cách dễ dàng.

4.3 Thử nghiệm các giải thuật tìm đường

Hai giải thuật rat pho biến được chọn ra để thực hiện thử nghiệm tìm đường là

Dijkstra và A* Giao diện chương trình thử nghiệm giải thuật như hình 4.5

Trang 28

Hình 4.5: Thử nghiệm các giải thuật tìm đường trên ban đôĐề chạy được các giải thuật tìm đường thì bắt buộc phải có hai đình bắt đầu và kếtthúc Nhân vào nút [Thêm xuất phat] để thêm đỉnh bat đầu vào ban đồ, ta có thé kéothả đỉnh bắt đầu trên bản đồ để đặt vào vị trí thích hợp để thử nghiệm, xem hình 4.6.

Trang 29

Tương tự, nhấn vào nút [Thêm dich] dé thêm đỉnh kết thúc vào ban đồ, ta có thể kéothả đỉnh kết thúc trên bản đồ để đặt vào vị trí thích hợp để thử nghiệm, xem hình 4.7.

Trang 31

Hình 4.6: Thuc hiện giải thuật tìm đường Dijkstra

Tương ty, ta tiễn hành thử nghiệm giải thuật tìm đường A* bang cách nhẫn vào nút[Tìm đường (A*)] ở phía trên chương trình, kết quả xem hình 4.9 Đường màu xanhdương đậm chính là đường đi ngắn nhất giữa hai đỉnh bắt đầu và kết thúc theo giải

thuật A*

Trang 32

Với yêu cầu của dé tai thì sử dụng hai giải thuật trên là không phù hợp do việc xây

dựng lộ trình phải phụ thuộc vào tình trạng giao thông, mà tình trạng giao thông thì

luôn thay đổi theo thời gian thực Do đó, cần phải phát triển một giải thuật mới (đượcđặt tên là giải thuật Tránh kẹt xe) dùng để tìm đường dựa trên thời gian động mới đápứng được yêu cầu đặt ra.

4.4 Phát triển giải thuật Tránh kẹt xe

Giải thuật Tránh kẹt xe được xây dựng với các thông tin như sau:

Dau vào:e Đồ thị có các thông tin về chiều dai, vận tốc phụ thuộc vào thời gian, đỉnh bat

đầu và đỉnh kết thúc

e Thời gian bắt đầu khởi hành.

Trang 33

i := heap.popQOPEN := OPEN - {i}CLOSED := CLOSED + {i}if i = target then

return két qua

endforall the 7 € neighbors(i) do

if 7] € CLOSED then

continueend

list(weight,time) := timeselect(at+t[i], J)l7 € OPEN or g[i] + weight < g[j] then

ø[j] := gli] + weight

Trang 34

t[J]:= t{i] + timeif j € OPEN then

heap.raise(j)else

heap.push(j)OPEN := OPEN + {j}end

endend

endreturn không có đường di

Tư tưởng chung của giải thuật này là dữ liệu luôn thay đổi theo thời gian khi duyệtđến từng đỉnh mới trong đồ thị Khi duyệt đến một đỉnh mới trong đồ thị thì ta xácđịnh thời gian đến đỉnh này, từ đó xây dựng danh sách đỉnh tiếp theo và trọng số dựavào thời gian mới xác định được Như vậy tại mỗi bước của giải thuật thì dữ liệu luônmới theo thời gian, đảm bảo giải thuật chạy theo đúng tình trạng giao thông thực tếkhi người dùng di chuyền đến vị trí mới trên đường di.

Ghi chú: Cách tính thời gian đến một đỉnh mới trên đồ thị bang độ dai đoạn đườnggiữa hai đỉnh chia cho vận tốc trung bình tại thời điểm đang xét (t=s/v).

Thử nghiệm giải thuật Tránh kẹt xe với thời gian bat đầu lúc 7h và hai đỉnh bắt dau,kết thúc giống như điều kiện trong mục 4.3, kết quả trong hình 4.10.

Trang 35

Hình 4.10: Thuc hiện giải thuật Tranh ket xe

Két qua chạy giải thuật Tránh ket xe (hình 4.10) khác khi chạy với 2 giải thuậtDijkstra và A* trong phan trước (hình 4.8 và 4.9) Quang đường đi có thé dai hơnhoặc ngắn hơn, nhưng thời gian di chuyển thì nhanh hơn do trên quãng đường nay ít

kẹt xe hơn Việc thử nghiệm và đánh giá giải thuật Tránh kẹt xe sẽ được thực hiện chi

tiết trong chương sau.

Trang 36

Chuong 5: THU NGHIEM VA DANH GIAViệc thử nghiệm và đánh giá hiệu quả của giải thuật Tránh ket xe yêu cau phải có dayđủ dữ liệu thì việc đánh giá mới chính xác được Do đó, việc tạo dữ liệu để thửnghiệm cũng hết sức quan trong, và việc đưa ra phương pháp thử nghiệm hop ly lại

càng quan trọng hơn.5.1 Dữ liệu thử nghiệm

Hiện tại, dữ liệu vé tình hình giao thông thực tế rất ít không đủ dé thử nghiệm giảithuật Tránh kẹt xe Do đó, dữ liệu giả về tình hình giao thông theo thời gian tại khuvực Hồ Con Rùa, Quan | được tao ra dé thử nghiệm.

Khi hệ thống đã được thử nghiệm thành công, thì các dữ liệu về tình trạng giao thôngsẽ được cập nhật một cách tự động lên máy chủ trung tâm thông qua hệ thống thu thập

dtr liệu GPS trên điện thoại

Dữ liệu giả dùng để thử nghiệm giải thuật rất nhiều nên không thể liệt kê hết ở đâyđược Do đó, chỉ một số hình ảnh minh họa vẻ tình hình giao thông được đưa ra trongkhoảng thời gian từ 7 giờ đến 12 giờ, xem các hình từ 5.1 đến 5.9.

Thời gian (0-24) P h Xemban đồ Thời gian: 7h

Thành

> chxB 4 Of

: ‘ Pho Bac h4

5 xi nghiệp Hải Hapdkralts

Ges Pham HD Bankif 2

Kinh

"tê TP.HCM`

Trang 37

Thời gian (0-24)|72 h Xembảnđổ Thời gian: 7.2h

= eS) me

% |Map | Satellite | OSM |

Thời gian (0-24) [75 h Xembản dé Thời gian: 7.5h

Terms of Use’Hình 5.3: Tinh hình giao thông lúc 7 gio 30 phút

Trang 38

Hình 5.4: Tinh hình giao thông lúc 7 giờ 42 phút

~~

EV;

Trang 39

Thời gan (0-24) [8 h | Xemban dé Thời gian: 8h

ề f i xấ ý > | Map | Satellite | OSM

a N ng

Terms of Use”

Thời gian (0-24) [85 h Xembandé | Thời gian 8.5h

‘ a + 4 ý Ln” “My | Map | Satellite | OSM |

Ỷ

Hình 5.7: Tinh hình giao thông lúc 8 giờ 30 phút

Trang 40

Hình 5.8: Tinh hình giao thông lúc 10 giờ

Thời gian (0-24)|12 h _ Xembản để | Thời gian: 12h

Map | Satellite | OSM

A

Hình 5.9: Tình hình giao thông lúc 12 gio