Nghiên cứu và xây dựng giải pháp giải quyết các bài toán định vị đối tượng dựa trên công nghệ nhúng ARM và GPS

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA NGUYỄN QUANG HUY NGHIÊN CỨU VÀ XÂY DỰNG GIẢI PHÁP GIẢI QUYẾT CÁC BÀI TOÁN ĐỊNH VỊ ĐỐI TƯỢNG DỰA TRÊN CÔNG NGHỆ NHÚNG ARM VÀ GPS Chuyên ngành: Mã số: Khoa Học Máy Tính 604801 LUẬN VĂN THẠC SĨ TP HỒ CHÍ MINH, tháng 12 năm 2011 CƠNG TRÌNH ĐƯỢC HỒN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA - ĐHQG - HCM Cán hướng dẫn khoa học : TS ĐINH ĐỨC ANH VŨ Cán chấm nhận xét : TS TRẦN NGỌC THỊNH Cán chấm nhận xét : TS HUỲNH HỮU THUẬN Luận văn thạc sĩ bảo vệ Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG Tp HCM ngày 06 tháng 01 năm 2012 Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm: TS ĐINH ĐỨC ANH VŨ TS TRẦN NGỌC THỊNH TS HUỲNH HỮU THUẬN TS TRẦN VĂN HOÀI TS TRẦN MẠNH HÀ TS VŨ ĐỨC LUNG Xác nhận Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV Trưởng Khoa quản lý chuyên ngành sau luận văn sửa chữa (nếu có) Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV Khoa quản lý chuyên ngành TRẦN VĂN HOÀI ĐINH ĐỨC ANH VŨ ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA Độc lập - Tự - Hạnh phúc NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: NGUYỄN QUANG HUY MSHV: 09070960 Ngày, tháng, năm sinh: 10 – 10 – 1986 Nơi sinh: Đà Lạt Chuyên ngành: Khoa Học Máy Tính Mã số : 604801 I TÊN ĐỀ TÀI: Nghiên cứu xây dựng giải pháp giải toán định vị đối tượng dựa công nghệ nhúng ARM GPS II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: - Tìm hiểu cơng nghệ định vị tồn cầu GPS, cơng nghệ kết nối thiết bị qua mạng viễn thông không dây (GSM, GPRS), công nghệ đồ số hố - Tìm hiểu xử lý ARM, xây dựng thiết bị hỗ trợ định vị sở ARM hệ thống quản lý đối tượng thông qua web server III NGÀY GIAO NHIỆM VỤ : (Ghi theo QĐ giao đề tài) : 06/09/2010 IV NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 06/01/2012 (Ngày bảo vệ) V CÁN BỘ HƯỚNG DẪN (Ghi rõ học hàm, học vị, họ, tên): TS Đinh Đức Anh Vũ Tp HCM, ngày tháng năm 20 CÁN BỘ HƯỚNG DẪN KHOA QUẢN LÝ CHUYÊN NGÀNH (Họ tên chữ ký) (Họ tên chữ ký) ĐINH ĐỨC ANH VŨ ĐINH ĐỨC ANH VŨ Ghi chú: Học viên phải đóng tờ nhiệm vụ vào trang tập thuyết minh LV i LỜI CẢM ƠN Đầu tiên, xin gửi lời cảm ơn chân thành đến TS Đinh Đức Anh Vũ cung cấp tài liệu tận tình hướng dẫn suốt q trình nghiên cứu hồn thành luận văn tốt nghiệp Tôi xin cảm ơn đến thầy cô khoa trường dạy, cung cấp kiến thức tảng quý báu Để có kết ngày hôm nay, ghi nhớ cơng ơn gia đình, động viên người thân bạn bè Bên cạnh đó, tơi xin cảm ơn giúp đỡ nhiệt tình anh chị, bạn câu lạc phần cứng BKIT4U Mặc dù cố gắng hoàn thành luận văn phạm vi khả cho phép chắn khơng tránh khỏi thiếu sót Tơi mong nhận thơng cảm, góp ý tận tình bảo q thầy bạn TP Hồ Chí Minh tháng 12 năm 2011 Tác giả luận văn NGUYỄN QUANG HUY SVTH: Nguyễn Quang Huy - 09070960 ii TÓM TẮT LUẬN VĂN Ngày nay, nhu cầu tự động hóa quản lý nói chung tự động hóa quản lý đối tượng di động nói riêng ngày lớn Việc ứng dụng công nghệ GPS tốn quản lý phương tiện giao thơng tàu biển, xe container, xe buýt, taxi xu hướng phổ biến giới bắt đầu nghiên cứu ứng dụng vào nước ta Đây dịch vụ mang lại giá trị gia tăng cao dựa công nghệ thông tin công nghệ viễn thông Xuất phát từ nhu cầu thực tế quản lý đối tượng di động, đề tài “Nghiên cứu xây dựng giải pháp giải toán định vị đối tượng dựa công nghệ nhúng ARM GPS” tiến hành Đề tài chia làm hai phần, phần thứ giới thiệu công nghệ định vị đối tượng sở hạ tầng hỗ trợ cho hệ thống, từ trình bày giải pháp giải toán định vị đối tượng khả ứng dụng hệ thống quản lý phương tiện giao thông Các công nghệ sử dụng bao gồm: hệ nhúng phát triển dựa xử lý ARM, công nghệ định vị đối tượng hệ thống định vị toàn cầu (Global PositionSystem - GPS), công nghệ truyền liệu sử dụng dịch vụ vơ tuyến gói tổng hợp (General Packet Radio Service - GPRS) để kết nối Internet, công nghệ đồ số hố Google (Google Maps) Phần thứ hai trình bày chi tiết cách xây dựng hệ thống định vị giám sát đối tượng, ứng dụng vào hệ thống quản lý xe buýt địa bàn TP Hồ Chí Minh Báo cáo luận văn tổ chức thành chương, Chương 1: giới thiệu tổng quan hệ thống định vị tính cấp thiết đề tài Chương 2: trình bày cơng trình nghiên cứu liên quan Chương 3: nêu tổng quan thành phần hệ thống GPS Chương 4: trình bày cách thực hệ thống định vị giám sát đối tượng Hệ thống quản lý xe buýt đưa để thử nghiệm tính đắn hệ thống Chương 5: tóm tắt kết đạt được, đánh giá hướng phát triển tương lai SVTH: Nguyễn Quang Huy - 09070960 iii ABSTRACT Today, the demand for automotive management in general and automotive management of mobile objects in particular are growing Applying GPS technology in fleet control and management is a popular trend in the world, being practiced and researched in our country This is a high-value service based on information and telecommunication technologies Deriving from the actual requirement of mobile object management, the project “Researching and developing solution to solve the positioning problems based on ARM and GPS technology” is proceeded The project is divided into two parts The first portion introduces the positioning technology as well as the infrastructure which supports for the system, then presents solutions to handle the problem of locating objects and its applicability in transportation management system The technologies used include the ARM-based embedded system, Global Position System (GPS), General Packet Radio Service (GPRS) and Google Maps technology The second one presents the way to design the object navigation and monitoring system applying to bus management system in Ho Chi Minh City SVTH: Nguyễn Quang Huy - 09070960 iv LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan tất nội dung luận văn tốt nghiệp hồn tồn cơng trình nghiên cứu thực cá nhân tôi, hướng dẫn TS Đinh Đức Anh Vũ Các số liệu kết có luận văn hoàn toàn trung thực Tác giả luận văn NGUYỄN QUANG HUY SVTH: Nguyễn Quang Huy - 09070960 v MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN i TÓM TẮT LUẬN VĂN ii ABSTRACT iii LỜI CAM ĐOAN iv MỤC LỤC v MỤC LỤC HÌNH vii MỤC LỤC BẢNG viii Chương GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI 1.1 Tổng quan lý thực đề tài 1.2 Mục tiêu đề tài Chương CÁC CƠNG TRÌNH LIÊN QUAN 2.1 Các giải pháp định vị đối tượng 2.2 Phương pháp xác định vị trí đối tượng 2.3 Công nghệ đồ số Chương BỘ XỬ LÝ ARM 10 3.1 Giới thiệu xử lý ARM 10 3.2 Các đặc điểm 12 3.2.1 Tập lệnh ARM 13 3.2.2 Tập lệnh Thumb 15 3.3 Vi xử lý LPC2378 15 Chương TỔNG QUAN HỆ THỐNG GPS 18 4.1 Giới thiệu GPS 18 4.2 Cấu trúc hệ thống GPS 18 4.2.1 Phần không gian: 19 4.2.2 Trạm mặt đất: 20 4.2.3 Phần người sử dụng: 21 4.3 Phương pháp xác định tọa độ GPS 21 SVTH: Nguyễn Quang Huy - 09070960 vi 4.4 Độ xác hệ thống 22 4.5 Các kỹ thuật cải thiện tín hiệu GPS 23 4.5.1 GPS vi phân 23 4.5.2 WAAS 23 4.6 Chuẩn NMEA 24 4.6.1 Cấu trúc câu NMEA 24 4.6.2 Các câu NMEA phổ biến 25 Chương HIỆN THỰC HỆ THỐNG ĐỊNH VỊ VÀ GIÁM SÁT ĐỐI TƯỢNG 32 5.1 Thiết bị định vị/giám sát đối tượng 32 5.1.1 Cấu tạo phần cứng 34 5.1.2 Chương trình điều khiển 37 5.2 Webserver 44 5.2.1 Cơ sở liệu 44 5.2.2 Bản đồ Google 48 5.2.3 Phương pháp ánh xạ toạ độ đồ Google 50 5.2.4 Hiện thực website 54 Chương TỔNG KẾT 59 TÀI LIỆU THAM KHẢO 61 PHỤ LỤC 63 SVTH: Nguyễn Quang Huy - 09070960 vii MỤC LỤC HÌNH Hình 2.1 Thiết bị hộp đen phương tiện giao thông Hình 2.2 Điện thoại di động hỗ trợ GPS đồ số Hình 2.3 Thiết bị dẫn đường cho xe Hình 2.4 Dịch vụ đồ 1650km Vietbando Hình 2.5 Dịch vụ đồ Diadiem Google Hình 3.1 Các ghi xử lý ARM 13 Hình 3.2 Thanh ghi trạng thái chương trình xử lý ARM 14 Hình 3.3 Sơ đồ khối LPC2378 16 Hình 3.4 Phân vùng nhớ module ngoại vi LPC2378 17 Hình 4.1 Các thành phần hệ thống GPS 19 Hình 4.2 Các vệ tinh hệ thống GPS 19 Hình 4.3 Các trạm điều khiển GPS (1994) 21 Hình 4.4 Một thiết bị thu GPS 21 Hình 4.5 Phương pháp xác định toạ độ GPS 22 Hình 4.6 Độ xác phương pháp xác định toạ độ GPS 24 Hình 5.1 Mơ hình hệ thống định vị giám sát đối tượng 32 Hình 5.2 Sơ đồ khối module thiết bị định vị GPS 33 Hình 5.3 Bản mẫu thiết bị định vị/giám sát đối tượng 34 Hình 5.4 Khối cung cấp nguồn cho thiết bị định vị GPS 34 Hình 5.5 Khối SIM548C 36 Hình 5.6 Khối thị LCD giao tiếp thẻ nhớ 37 Hình 5.7 Lược đồ chương trình điều khiển thiết bị định vị GPS 38 Hình 5.8 Cấu trúc liệu thơng tin GPS 39 Hình 5.9 Sơ đồ máy trạng thái phân tích NMEA 40 Hình 5.10 Trình tự khởi tạo kết nối GSM 42 Hình 5.11 Trình tự thiết lập thông số hoạt động cho module GPRS 43 Hình 5.12 Mơ hình quan hệ sở liệu quản lý hệ thống xe buýt 45 Hình 5.13 Hoạt động dịch vụ Geocoding 51 Hình 5.14 Hoạt động dịch vụ Directions 53 Hình 5.15 Hạn chế dịch vụ Directions điểm giao lộ 53 Hình 5.16 Phương pháp khắc phục hạn chế dịch vụ Directions 54 Hình 5.17 Giao diện website quản lý xe buýt 55 Hình 5.18 Chức hiển thị vị trí đối tượng 56 Hình 5.19 Hiển thị trạm dừng lộ trình tuyến chạy 56 Hình 5.20 Chức hiển thị thơng tin lộ trình đối tượng 57 Hình 5.21 Kết ánh xạ không sử dụng phương pháp cải tiến 58 Hình 5.22 Kết ánh xạ sử dụng phương pháp cải tiến 58 SVTH: Nguyễn Quang Huy - 09070960 57 • Hiển thị thơng tin lộ trình đường qua đối tượng (DrivingRecord): người dùng xem lại lộ trình đối tượng khoảng thời gian mong muốn thông tin điểm thu thập Hình 5.20 Chức hiển thị thơng tin lộ trình đối tượng Chức vẽ lại lộ trình đối tượng cải tiến cách sử dụng phương pháp ánh xạ đồ dùng API JavaScript Google đề nghị mục Để thực phương pháp ánh xạ cải tiến điểm-điểm (point-to-point), nhận kết trả từ dịch vụ Directions Google, chương trình ứng dụng tự động thực việc phân tích kết nhằm tìm điểm giao cắt đường dựa vào thông tin đối tượng Steps kết DirectionsResult SVTH: Nguyễn Quang Huy - 09070960 58 Hình 5.21 Kết ánh xạ khơng sử dụng phương pháp cải tiến Hình 5.22 Kết ánh xạ sử dụng phương pháp cải tiến SVTH: Nguyễn Quang Huy - 09070960 59 CHƯƠNG TỔNG KẾT Đề tài đáp ứng mục tiêu ban đầu xây dựng hệ thống định vị giám sát đối tượng dựa công nghệ nhúng ARM GPS Các kết đạt cụ thể sau: • Hiện thực thiết bị theo dõi (tracking module) với đầy đủ tính đề nghị dựa nên xử lý ARM (vi xử lý LPC2378) • Hiện thực hệ thống quản lý đối tượng môi trường Internet (bustracking.dyndns.org) với khả giao tiếp trao đổi thông tin với thiết bị định vị Ứng dụng quản lý xe buýt thử nghiệm xây dựng nhằm kiểm tra tính đắn hệ thống Trong trình thực đề tài, báo khoa học với tựa đề “The MapMatching Method of GPS Data Using Google JavaScript API Services” hoàn thành báo cáo hội nghị ACOMP tháng 10 năm 2011 Bài báo trình bày phương pháp ánh xạ đồ sử dụng dịch vụ API JavaScript Google Với hệ thống việc triển khai thử nghiệm cho hệ thống nhỏ lẻ hoàn toàn khả thi Thiết bị theo dõi kiểm định vòng năm với độ ổn định cao, khơng có lỗi xảy ý muốn Khi ứng dụng vào thực tế, khối ngoại vi phục vụ cho chức debug mở rộng loại bỏ thêm vào cho phù hợp với nhu cầu hệ thống Phương pháp ánh xạ đồ cải thiện rõ rệt độ xác thơng tin vị trí đồ Tuy nhiên số trường hợp đặc biệt hệ thống giao thông với tuyến đường chiều chiều đan xen nhau, kết ánh xạ có số sai biệt nhỏ so với vị trí thực tế [12] Do việc nghiên cứu để ứng dụng thêm phương pháp vô cần thiết Hiện module định vị/giám sát đối tượng sử dụng kết nối GPRS để giao tiếp với máy chủ trung tâm Một hệ module phụ thuộc vào dịch vụ mạng di động Nói cách khác nơi ngồi tầm phủ sóng sóng điện thoại, SVTH: Nguyễn Quang Huy - 09070960 60 module theo dõi truyền liệu trung tâm điều khiển mà lưu lại thông tin lên thẻ nhớ Hướng phát triển tương lai nghiên cứu công nghệ kết nối khác không phụ thuộc vào dịch vụ mạng di động dịch vụ truyền liệu vệ tinh hay mạng truyền liệu riêng Bên cạnh đó, việc phụ thuộc hoàn toàn vào hệ thống định vị vệ tinh GPS gây khó khăn đối tượng hoạt động phạm vi khơng thể thu tín hiệu GPS (đường hầm, nơi bị che chắn ) Do việc ứng dụng phương pháp định vị AGPS (Assistance GPS) hướng tiềm Đây phương pháp sử dụng mạng di động để xác định gần vị trí thiết bị kết nối mạng Công nghệ Cell ID Positioning Cell Tower Triangulation công nghệ phổ biến phương pháp Cả phương pháp tính tốn khoảng cách đến trạm cố định dựa độ mạnh yếu tín hiệu nhận SVTH: Nguyễn Quang Huy - 09070960 61 TÀI LIỆU THAM KHẢO E D Kaplan, C J Hegarty - Understanding GPS Principles and Applications, 2nd Edition, ISBN: 978-1580538947, 2006 M Medagama, D Gamage, L Wijesinghe, N Leelaratna, I Karunaratne, D Dias - GIS/GPS/GPRS and Web–based Framework for Fleet Tracking, Proceedings of the National conference on Geoinformatics Applications, Sri Lanka, 2008 E Abbott, D Powell - Land–Vehicle Navigation Using GPS, Proceedings of the IEEE, vol 87, 1999, pp 145–162 N Chadil, A Russameesawang, P Keeratiwintakorn - Real–Time Tracking Management System Using GPS, GPRS and Google Earth, Proceedings of ECTI-CON, 2008 K S Hasan, M.Rahman, A L Haque, M.A.Rahman, T Rahman, M M Rasheed - Cost Effective GPS–GPRS Base Object Tracking System, Proceedings of the International MultiConference of Engineers and Computer Scientists (IMECS), Hong Kong, China, 2009 M A Quddus, W Y Ochieng, R B Noland - Current map–matching algorithms for transport applications: State–of–the art and future research directions, Transportation Research Part C: Emerging Technologies 15, 2007, pp 312–328 J Yuan, Y Zheng, C Zhang, X Xie, G Z Sun - An Interactive–Voting Based Map Matching Algorithm, Proceedings of the 11th IEEE International Conference on Mobile Data Management, 2010, pp 43–52 L Yin, C.Y Zhang, Y Zheng and X Xie, W Wang, Y Huang - Map– Matching for Low–Sampling–Rate GPS trajectories, Proceedings of ACM SIGSPATIAL Conference on Geographical Information Systems (ACM GIS), 2009 J S Greenfeld - Matching GPS Observations to Locations on a Digital Map, Proceedings of the 81th Annual Meeting of the Transportation Research Board, Washington D C., 2002 10 J Krumm, J Letchner, E Horvitz - Map Matching with Travel Time Constraints, SAE World Congress, Detroit, MI, April 16–19, 2007 11 M E El Najjar, P Bonnifait - A Road–Matching Method for Precise Vehicle Localization using Belief Theory and Kalman Filtering, Journal of Autonomous Robots, 2005 12 W Y Ochieng, M Quddus, R B Noland - Map–Matching in Complex Urban Road Networks, Brazilian Journal of Cartography, 2004, pp 1–18 SVTH: Nguyễn Quang Huy - 09070960 62 13 S Syed - Fuzzy Logic Based–Map Matching Algorithm for Vehicle Navigation System in Urban Canyons, Proceedings of ION National Technical Meeting, San Diego, CA, January 26–28, 2004 14 UM10211 - LPC2364/66/68/78 User Manual, Rev 01.07, 29/11/2007 15 Giới thiệu ARM, Bùi Trung Hiếu – 2006 16 The ARM Instruction Set – ARM University Program – V1.0 17 http://en.wikipedia.org/wiki/Google_Maps (11/2011) 18 http://code.google.com/apis/maps/documentation/javascript/services.html (11/2011) 19 http://www8.garmin.com/aboutGPS/waas.html (11/2011) 20 http://en.wikipedia.org/wiki/ARM_architecture (11/2011) 21 http://www.blackboxgps.com/cms/Products.html (11/2011) SVTH: Nguyễn Quang Huy - 09070960 63 PHỤ LỤC DANH SÁCH CƠNG TRÌNH KHOA HỌC Quang-Huy Nguyen, Anh-Vu Dinh-Duc, “The Map-Matching Method of GPS Data Using Google JavaScript API Services,” Journal of Science and Technology, Special Issue on International Conference on Advanced Computing and Applications (ACOMP 2011), Octorber 19-21, 2011, Hochiminh, Vietnam, ISSN 0866 708X, Vol 49, No.4A, pp 393-399 Quang-Huy Nguyen, Anh-Vu Dinh-Duc, “The Map-Matching Method of GPS Data Using Google JavaScript API Services,” Proceedings of International Conference on Advanced Computing and Applications (ACOMP 2011), Octorber 19-21, 2011, Hochiminh, Vietnam, pp 396-402 SVTH: Nguyễn Quang Huy - 09070960 THE MAP-MATCHING METHOD OF GPS DATA USING GOOGLE JAVASCRIPT API SERVICES Quang-Huy Nguyen, Anh-Vu Dinh-Duc Hochiminh University of Technology, Hochiminh City, Vietnam Corresponding author: {huynguyen, anhvu}@cse.hcmut.edu.vn ABSTRACT Map-Matching is the procedure of associating the vehicle positioning data with locations on the digital map However, to develop a map solution would be time-consuming and extremely expensive Google Maps is a good selection for cost-effective, scalable and quick developing mapbased systems Google offers not only street maps but also Google Maps API, which allows developers to embed Google Maps into their websites In this paper, we propose a new method for matching raw GPS data to locations on the Google Maps by means of Google JavaScript API Services Our method can remarkably improve the accuracy of Map-Matching process for most non-trivial cases Thus, Google Maps could be efficiently integrated into many low-cost GPS based tracking systems Keywords Global Positioning System (GPS), Map-Matching, Google Maps API, tracking system INTRODUCTION Global Positioning System (GPS) plays an important role in most recent Location-Based Services (LBS) It is used as the basis for many applications, such as fleet management [2], vehicle navigation [3], and many other GPS based systems [6] In these kinds of system, positioning information is utilized to determine where each vehicle is at any given time To provide this functionality, the vehicles are equipped with the GPS receivers, which calculate the 2D positions (latitude and longitude) or sometimes the 3D positions (latitude, longitude and altitude) However, a drawback with raw GPS data is its accuracy due to the limitations of devices and environmental impact [1] The average error of GPS equipments ranges from 10–15 m; thus, it is difficult to find out the exact positions of vehicles and track their movements There are many attempts to overcome this problem An approach on improving positioning and timing performance of GPS suggests making use of Differential GPS (DGPS) correction service [1] This technique uses one or more reference stations at known locations, which provide additional information for correcting GPS signals Another approach is developing new GPS receivers with higher accuracy A Wide-Area-Augmentation-System-capable receiver (WAAS-) can give a better positioning accuracy within an average of 2–3 m [16] Although these approaches have advanced in positioning performance, the departure of the raw GPS data from the actual position is still an obstacle to the LBS A software approach to solve this problem is proposed using map-matching algorithms, which identify the true path in the underlying road network that the vehicle is/was travelling In this SVTH: Nguyễn Quang Huy - 09070960 approach, map solution is an essential part of the LBS Mapping can be done by means of mapping services, which are suggested by the LBS providers or by using free online services Google Maps is a very popular web mapping service application and technology provided by Google [14] It supplies the users with road maps and many other utilities, especially the Google Maps API [15] By using these APIs, it is possible for developers to embed Google Maps into external websites where each of the basic map objects (markers, icons, polylines, infowindows, etc.) could be overlaid or controlled by their own ways This approach is expected to be widely used in the LBS due to advantages in overall cost, short time developing, extensibility and customization However, in many proposed tracking systems, Map-Matching is simply performed by converting the raw GPS coordinates to map coordinates before monitoring on the Google Maps [4, 5] This method only considers the coordinates and not use any geometric or topological information The positional error therefore could be within an average of 15–20 m Consequently, it is quite difficult to apply directly the method to many location-based systems in which positioning accuracy is crucial The aim of this research is to exploit the applicability of the Google Maps API in Map-Matching problem RELATED WORKS The approach using Map-Matching algorithms is becoming increasing popular among the GPS-based systems Map-Matching procedure is considered a key part to improve the accuracy and performance of these systems A number of Map-Matching algorithms have been developed using different techniques, which can be classified into several categories by various criteria According to the sampling time intervals of the tracking data, we have two types of map matching algorithms, which are high sampling rate and low sampling rate In low-sampling-rate approaches, the uncertainty of GPS tracking data increase so we need an efficient map-matching algorithms for accuracy-mapping a raw GPS data to roads on digital map [8] According to the information of input GPS tracking data used, existing methods can be divided into three groups: geometric and topological [9], probabilistic [14], and other advanced techniques such as belief theory and Kalman filter [11], fuzzy logic [13], Interactive Voting-based [7], map-matching with travel time constraints [10], etc One of the most important components in the Map-Matching methods is the map’s database, which provides the necessary information for positional calculations As mentioned section 1, Google Map solution is a free web mapping service that can be integrated in many GPS-based applications Google Maps offers the street map as images and a number of map services However, the users cannot access and manipulate the geometric information of the road network directly Consequently, the Map-Matching methods described above may fail to apply for the Google-Maps-based systems due to the limitations of map information In this paper, we consider a special subclass of geometric methods, used for Google-Maps-based systems This method, different from the existing geometric methods, retrieves the geometric information by means of the JavaScript API Services provided by Google GOOGLE MAPS JAVASCRIPT API SERVICES-BASED MAP-MATCHING 3.1 Geocoding The Map-Matching algorithms aims to determine the most exactly location on the digital map compared with the actual position of moving objects One way to this is mapping the user’s coordinate to a nearest addressed location This can be done directly by using the Reverse SVTH: Nguyễn Quang Huy - 09070960 Geocoding Service The users access the Google Maps Geocoding Service via the Geocoder object By executing the Geocoder.geocode() method and passing it a GeocodeRequest object, the Geocoder may return one or more address entries corresponding to the original coordinate provided in the latLng field of the GeocodeRequest [15] This approach strongly depends on the database of Google Maps The number of positions, which are addressed on the Google Maps, is not enough Several points that are close together may be mapped into only one position (Fig 1) To improve the accuracy of the result, we need a more detail database of addressed positions However, it is unfeasible because of very huge positions to be addressed Although Geocoding Service is not efficient in Map-Matching problem, this method can be used in the navigation and route guidance system in the manner of providing extra information for the users Figure Illustration of Geocoding 3.2 Directions Before discussing on the way to apply the Directions API Service in Map-Matching problem, we would like to review some key points of this API when calculating the routes through two or more given locations As mentioned in [15], the users have to create a DirectionsService object and execute the DirectionsService.route() callback method to send the request to the Google Maps JavaScript Directions Service The structure of the DirectionsRequest object that is passed to callback method is as follows { origin: LatLng | String, destination: LatLng | String, travelMode: TravelMode, unitSystem: UnitSystem, waypoints[]: DirectionsWaypoint, optimizeWaypoints: Boolean, provideRouteAlternatives: Boolean, avoidHighways: Boolean, avoidTolls: Boolean region: String } The most important fields in DirectionsRequest object are origin, destination and waypoints[], which respectively indicate the starting location, the ending location and an array of specified location(s) that the route passes through After completing the calculation of the routes, the result of the directions query is returned through a DirectionsResult object This object can be passed to a DirectionsRenderer object to be automatically displayed on Google Maps or be handled freely SVTH: Nguyễn Quang Huy - 09070960 A DirectionsResult object contains an array of DirectionsRoute objects, which indicate the ways to get from the origin to the destination Each DirectionsRoute objects contains an array of DirectionsLeg objects, which hold the information about the legs of the route Each DirectionsLeg object contains information about the starting location, the ending location, an array of DirectionsStep objects denoting information about each step of the leg and much other information Now, based on the geographic information that the Google Direction API Service provides, we describe the way to use this API in Map-Matching problem as follows Suppose that the observation of a vehicle on the move produces a timely ordered sequence of n locations {L1, L2 , Ln} Each location contains two components: the latitude Li.lat and the longitude Li.long, where ≤ i ≤ n At any given time t, the location of the vehicle is Lt, where ≤ t ≤ n It means that the vehicle has taken the move from the location Lt-1 to the location Lt We assigned the coordinates of these two locations to the origin and the destination fields of DirectionsRequest object respectively Next, we pass this object to the route() callback method and get the result from the Google Direction Service The DirectionsResult object contains the information about the route from the origin (Lt-1) to destination (Lt) Because the DirectionsService object calculates directions between locations by using the nearest transportation option at the starting and ending points [15], we can find out the most suitable location that Lt should be mapped to by retrieving the end locations of the DirectionsLeg object An example of the Map-Matching method using Google Direction API Service is given in Fig Figure Illustration of Direction Operation IMPLEMENTATION AND EVALUATION To evaluate the accuracy of the new Map-Matching method, an experiment is made on a bus route in Ho Chi Minh City Our system consists of two main parts: a GPS receiver mounted on the bus and a web server The GPS receiver integrates the SIM548C module that collected about 100 GPS points and sent to the web server via GPRS service The web server is responsible for processing the raw GPS data and performing the calculation to infer the user’s locations on the Google Maps, which is embedded to the webpage with the aid of Google Maps JavaScript API Services The web server is implemented by PHP5 scripting language and Javascript The average sampling time interval ranges from 10–20 seconds Fig shows the results of the matching procedure In our experiment, the accuracy of the Map-Matching method using Google Maps Direction JavaScript API Service is 93% (93/100 GPS points) SVTH: Nguyễn Quang Huy - 09070960 Figure A screenshot of Map-Matching result It is also found that the accuracy of mapping result is hardly dependent on the complexity of the road network and the sampling time intervals The map matching procedure is tested in the complex urban road networks with the GPS points that are collected every minutes The result shows that the number of GPS points, which failed to be properly map matched, is 28% totally (28/100 points) The mapping process often fails where there is more than one route from the origin to the destination (Fig 4A) Some proposed solutions and other problems with this method would be discussed in section Figure GPS observation every minutes (A) Effect of the sampling time intervals and complexity of road networks on the accuracy of mapping results (B) Problem of the Direction Service Calculation at the crossroad DISCUSSION ON MAP-MATCHING USING DIRECTIONS API To make a request to the Google Direction Service, we need to pass both the starting and ending locations to the callback method This brings a major challenge when the GPS system starts the operation At this time, we not know the starting position, so we cannot invoke the Direction Service for the Map-Matching procedure One of the solutions is to use the assisted system (WAAS or DGPS) to determine the current positions with lowest error The Direction Service calculates the routes between locations using the nearest points at the origin and destination Therefore, when the measured GPS points are close to a Y-junction or a crossroad, the calculation may return a position that locate on the wrong road (Fig 4B) To solve this problem, additional information such as speed, time traveled, direction, distance traveled, etc., need to be used in order to identify the most suitable candidate In addition, users can apply the look-ahead Map-Matching method to improve the accuracy of the algorithm The map matching of SVTH: Nguyễn Quang Huy - 09070960 the current GPS point (Lt) is deferred until the next GPS point (Lt+1) is collected Then the route passes through Lt-1, Lt, Lt+1 is utilized to match the Lt on the Google Maps Another problem with this method is that the Direction Service is hardly dependent on the road map In some places such as countryside where lacking of road database that supported by the Google Maps, the accuracy of Map-Matching reduces dramatically In this case, the traditional map matching with the support of the assisted system is preferred CONCLUSION In this paper, we focus on solving the Map-Matching problem on the Google Maps A method using Google JavaScript Geocoding and Directions API Service is suggested and analyzed It is based on the Google Maps geometric information, which can be retrieved by invoking the callback method to make a request to the Google Services The research also discusses some problem that may happen during the operation of the GPS-based system and some proposed solutions This method improves the accuracy of the tracking process in which the true road segment can be inferred from the raw GPS data It allows the developer to integrate Google Maps into many GPSbased systems REFERENCES 22 E D Kaplan, C J Hegarty - Understanding GPS Principles and Applications, 2nd Edition, ISBN: 978-1580538947, 2006 23 M Medagama, D Gamage, L Wijesinghe, N Leelaratna, I Karunaratne, D Dias - GIS/GPS/GPRS and Web–based Framework for Fleet Tracking, Proceedings of the National conference on Geoinformatics Applications, Sri Lanka, 2008 24 E Abbott, D Powell - Land–Vehicle Navigation Using GPS, Proceedings of the IEEE, vol 87, 1999, pp 145–162 25 N Chadil, A Russameesawang, P Keeratiwintakorn - Real–Time Tracking Management System Using GPS, GPRS and Google Earth, Proceedings of ECTI-CON, 2008 26 K S Hasan, M.Rahman, A L Haque, M.A.Rahman, T Rahman, M M Rasheed - Cost Effective GPS–GPRS Base Object Tracking System, Proceedings of the International MultiConference of Engineers and Computer Scientists (IMECS), Hong Kong, China, 2009 27 M A Quddus, W Y Ochieng, R B Noland - Current map–matching algorithms for transport applications: State–of–the art and future research directions, Transportation Research Part C: Emerging Technologies 15, 2007, pp 312–328 28 J Yuan, Y Zheng, C Zhang, X Xie, G Z Sun - An Interactive–Voting Based Map Matching Algorithm, Proceedings of the 11th IEEE International Conference on Mobile Data Management, 2010, pp 43–52 29 L Yin, C.Y Zhang, Y Zheng and X Xie, W Wang, Y Huang - Map– Matching for Low–Sampling–Rate GPS trajectories, Proceedings of ACM SVTH: Nguyễn Quang Huy - 09070960 30 31 32 33 34 35 36 37 SIGSPATIAL Conference on Geographical Information Systems (ACM GIS), 2009 J S Greenfeld - Matching GPS Observations to Locations on a Digital Map, Proceedings of the 81th Annual Meeting of the Transportation Research Board, Washington D C., 2002 J Krumm, J Letchner, E Horvitz - Map Matching with Travel Time Constraints, SAE World Congress, Detroit, MI, April 16–19, 2007 M E El Najjar, P Bonnifait - A Road–Matching Method for Precise Vehicle Localization using Belief Theory and Kalman Filtering, Journal of Autonomous Robots, 2005 W Y Ochieng, M Quddus, R B Noland - Map–Matching in Complex Urban Road Networks, Brazilian Journal of Cartography, 2004, pp 1–18 S Syed - Fuzzy Logic Based–Map Matching Algorithm for Vehicle Navigation System in Urban Canyons, Proceedings of ION National Technical Meeting, San Diego, CA, January 26–28, 2004 Google Maps [online], June 10, 2011 http://en.wikipedia.org/wiki/Google_Maps Google Maps JavaScript API Services [online], June 10, 2011 http://code.google.com/apis/maps/documentation/javascript/services.html Wide Area Augmentation System, Garmin [online], June 15, 2011 http://www8.garmin.com/aboutGPS/waas.html SVTH: Nguyễn Quang Huy - 09070960 LÝ LỊCH TRÍCH NGANG Họ tên: NGUYỄN QUANG HUY Ngày sinh: 10-10-1986 Nơi sinh: Đà Lạt Địa liên lạc: 207 c/c 354/15B Lý Thường Kiệt – P.14 – Q.10 – TP.HCM Quá trình đào tạo: 4/2009: Tốt nghiệp trường Đại học Bách Khoa TPHCM, khoa Khoa học Kỹ Thuật Máy Tính 9/2009 – 12/2011: theo học chương trình Thạc sĩ ngành Khoa Học Máy tính trường ĐH Bách Khoa TPHCM, ngành Khoa học máy tính Q trình cơng tác: 3/2009 – 4/2009: Kỹ sư phần mềm – công ty RENESAS Việt Nam 10/2009 – nay: Cán giảng dạy trường ĐH Bách Khoa TPHCM, khoa Khoa học Kỹ thuật máy tính, mơn Kỹ thuật máy tính ... I TÊN ĐỀ TÀI: Nghiên cứu xây dựng giải pháp giải toán định vị đối tượng dựa công nghệ nhúng ARM GPS II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: - Tìm hiểu cơng nghệ định vị tồn cầu GPS, cơng nghệ kết nối thiết... cao dựa công nghệ thông tin công nghệ viễn thông Xuất phát từ nhu cầu thực tế quản lý đối tượng di động, đề tài ? ?Nghiên cứu xây dựng giải pháp giải toán định vị đối tượng dựa công nghệ nhúng ARM. .. giải toán định vị đối tượng dựa công nghệ nhúng ARM GPS? ?? 1.2 Mục tiêu đề tài Mục tiêu đặt đề tài nghiên cứu tìm giải pháp nhằm ứng dụng công nghệ GPS vào hệ thống định vị giám sát đối tượng với