3.3.1. Thiết kế cơ sở dữ liệu
Hệ thống sử dụng cơ sở dữ liệu của Google, về mặt vật lý, các dữ liệu của Google được dùng trong công nghệ GAE là phân tán, được phân chia lưu trữ tại các máy chủ nằm ở nhiều nơi trên thế giới, và các dữ liệu này không có mối quan hệ với nhau.
Cơ sở dữ liệu gồm 2 bảng.Bảng PositionPlace lưu các địa điểm của các tòa nhà, địa chỉ và tọa độ của nó. Bảng PlaceCategory lưu thông tin về phân loại các tòa nhà như Trường học, Siêu thị, Chung cư…
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ PositionPlace PK pName pAddress pLat pLon pCategory user FK1 CatID PlaceCategory PK CatID CatName Decription
Hình 3.10:Cơ sở dữ liệu địa điểm
- Trong đó bảng Position Place trên GAE:
Hình 3.11: Bảng Position Place trên GAE
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
Hình 3.12:Bảng PlaceCategory trên GAE
Công cụ sử dụng
Hệ thống được phát triển trên nền tảng các công nghệ sau:
• Modul Server được xây dựng và phát triển trên nền tảng công nghệ Điện toán đám mây do Google cung cấp – Google App Engine, được viết bằng ngôn ngữ Java, HTML và Javascript.
• Modul Client là ứng dụng được phát triển cho các thiết bị di động cầm tay thông minh trên nền tảng hệ điều hành Android.
3.3.2. Thiết kế chƣơng trình
Trong quá trình thử nghiệm. Chương trình được thiết kế như sau:
Module server: Sử dụng HTML, JavaScript, Java và sử dụng công nghệ điện toán đám mây của Google cung cấp các chức năng sau:
- Hiển thị danh sách các địa điểm tòa nhà
- Thêm mới các địa điểm, sửa các địa điểm có chức năng hiện thị bản đồ Googe Map để hỗ trợ chọn địa điểm.
- Xóa địa điểm.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
Hình 3.13: Giao diện trang chủ
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
Hình 3.15: Thêm mới một địa điểm tòa nhà
Modul client được phát triển trên hệ điều hành Android, để chạy ứng dụng,
người dùng phải kích hoạt chức năng GPS của thiết bị. Modul này cung cấp những chức năng sau:
Truyền dữ liệu vị trí hiện tại, hướng camera của thiết bị lên server khi bật ứng dụng, nhận dữ liệu các điểm tiện ích xung quanh vị trí hiện tại và trên đúng hướng quay của camera. Hệ thống truy vấn dữ liệu thông qua module Server.
Quá trình truy vấn dữ liệu từ nguồn CSDL của người dùng phải trải qua các bước thực hiện sau:
Chuyển đổi các đơn vị đo của tọa độ địa lý
Tính khoảng cách giữa các điểm trên bản đồ: (theo công thức Haverisine)
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
Công thức
Haversine
a = sin²(Δφ/2) + cos(φ1).cos(φ2).sin²(Δλ/2) c = 2.atan2(√a, √(1−a))
d = R.c
Trong đó φ: vĩ độ.
λ: kinh độ.
R: bán kính Trái Đất (Radius = 6,371km)
Chú ý Các góc trong công thức được sử dụng với đơn vị radian
Bảng 3.4: Công thức Haversine
- Hiển thị điểm tiện ích cùng các thông tin về điểm tiện ích trên màn hình thiết bị.
Hình 3.16: Giao diện chương trình trên smartphone
3.4. Thử nghiệm và đánh giá kết quả.
Về cơ bản chương trình đã xác định được các tòa nhà và lấy về thông tin của nó. Tuy nhiên việc gắn các thông tin lên vị trí các tòa nhà ở giao diện ứng dụng đôi khi chưa chính xác do thuật toán chưa tận dụng hết các thông số cảm biến và chưa được hỗ trợ khả năng nhận dạng đối tượng (Kiểu lưu vết thị giác - optical-based tracking). Dữ liệu hiển thị chưa phong phú vẫn là các dữ liệu text, không có dữ liệu hình ảnh hay video.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
KẾT LUẬN
Trong quá trình thực hiện, luận văn đã đạt được những kết quả sau:
Kết quả đạt được:
Tổng quát hóa lý thuyết về dịch vụ dựa trên vị trí LBS, công nghệ thực tại tăng cường (Augmented-Reality) nói chung và công nghệ điện toán đám mây của Google – Google App Engine nói riêng.
Làm rõ được kiến trúc AR-LBS ứng dụng công nghệ thực tại tăng cường trên nền dịch vụ dựa trên vị trí. Đưa ra các chiến lược triển khai trên mô hình client-server.
Tác giả đã thực hiện xây dựng thử nghiệm thành công hệ thống AR-LBS trên nền điện toán đám mây của Google, sử dụng các thiết bị di động để tra cứu thông tin về các tòa nhà trong thành phố.
Tác giả cũng đánh giá sơ bộ tác động của hệ thống với xã hội, từ đó có cái nhìn tổng quát hơn cho hướng phát triển của hệ thống đã đề xuất.
Hạn chế của luận văn:
Do thời gian và kinh nghiệm của tác giả còn hạn chế, hệ thống AR-LBS chưa được kiểm nghiệm bằng thực tiễn, chưa tận dụng hết được các tính năng của smartphone để làm tăng độ chân thực của ứng dụng.
Hướng phát triển tiếp theo của luận văn:
Trong thời gian tới tác giả sẽ tiếp tục nghiên cứu để hoàn thành những phần còn thiếu do giới hạn thời gian, khi làm luận văn tôi chưa hoàn thành được, cụ thể:
Luận văn có thể phát triển theo hướng cung cấp một hệ thống dịch vụ AR- LBS hoàn chỉnh trên nền Google App Engine được bổ sung những thể hiện 3D và có khả năng nhận dạng thông minh.
Cài đặt thêm thuật toán tìm kiếm nhằm tối ưu các truy vấn, cung cấp các câu truy vấn nâng cao.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt
[1] Đặng Văn Đức, Hệ thống thông tin địa lý, NXB Khoa học và kỹ thuật, 2001.
[2] Đặng Văn Đức, Nguyễn Tiến Phương, Đỗ Tuấn Anh, Nguyễn Sơn, Trần MạnhTrường (2008), Một số kỹ thuật áp dụng trong việc phát triển mô hình dịch vụ trên cơ sở vị trí địa lý, Báo cáo khoa học tại Hội nghị khoa học ICT.rda08, Hà Nội.
Tiếng Anh
[3] Stefan Steiniger, Moritz Neun and Alistair Edwardes (2006), “Lecture Notes on LBS”, Foundations of Location Based Services, V. 1.0
[4] R.Silva, J.C.Oliveira & G.A.Giraldi (2003) Introduction to AugmentedReality,LNCC Research Report #25/2003, National Laboratory for ScientificComputation.
[5] Höllerer, T.H., and Feiner, S.K. (2004). Chapter Nine - Mobile Augmented Reality. In H.Karimi & A. Hammad (Eds.), Telegeoinformatics: Location-Based Computing and Services. USA: Taylor & Francis Books Ltd.
[6] Raghav Sood (2012), Pro Android Augmented Reality, Apress Media LLC, ISBN: 978-1-4302-3945-1
[7] Jinesh Varia (2010), Architecting for the Cloud: Best Practices, Amazon
[8] Bin Jiang, Xiaobai Yao (2012), “Location-based Services and GIS perspective”.
[9] Rajkumar Buyya, Chee Shin Yeo, and Srikumar Venugopal (2008),
“Market-Oriented Cloud Computing: Vision, Hype, and Reality for Delivering IT Services as Computing Utilities”, International Conference on High Performance Computing.
[10] Jinesh Varia, Architecting for the Cloud: Best Practices, Amazon, May 2010.
