使用例

ユースケース： センサーの観測やその他のデータに基づいた推奨速度のマップ

建設作業を検出した車両のセンサーデータと GPS トレースがあるとします。 このデータを使用して、 HERE Map Content のコンテキスト情報およびマーケットプレイスでライセンス供与されている追加データを使用して、推奨される速度でマップを作成できます。

さまざまな車両からの測定値が多い場合もありますが、センサのデータにコンテキストがない可能性があります。 たとえば、どのような種類の道路を監視したか、またはその道路に設定されている制限速度を把握していない場合があります。 以下の画像には、「濃い色のトレース」のみが表示されます。

生の GPS データと建設現場の観察を有効にするには、データを地図に一致させて道路の状況を表示する必要があります。 ロケーション ライブラリを使用すると、アルゴリズムをゼロから開発することなく、このようなマップマッチングを効率的に実行できます。 次の図は、このようなマップの一致結果を示しています。

HERE の用語では、どの道路（セグメント）で観察が行われたかがわかりました。これで、セグメント ID を使用して追加のデータにアクセスできます。たとえば、 HERE Map Content では、このセグメントの平均履歴速度を確認できます。または、マーケットプレイスで現在の道路状況に関するデータセットを見つけて、セグメント ID を使用してクエリできます。

新たに発見された建設作業、歴史的なスピード、路面の滑りやすさについての知識を組み合わせることで、ビジネスロジック内で推奨される速度を推定できます。 このビジネスロジックは、 Flink または Spark 環境を利用して、本番グレードのデータ製品を定期的または継続的に更新する HERE パイプラインで実行できます。

次の図は、 1 つの車両追跡のビジネスロジックの結果を示しています。 多くの車両からのデータを組み合わせることで、マーケットプレイスで提供される推奨速度の完全なマップが提供されます。

ユースケース： センサーデータを警告に変換しています

もう 1 つのユースケースでは、警告などの時間的に重要なデータ製品をセンサーデータから取得しています。 この場合、ロケーション ライブラリを使用してマップマッチングを行い、互いに近接する 2 台の異なる車両によって観測された結果が同じ道路を参照しているかどうかを把握できます。

たとえば、一方の車両が橋の下にあり、もう一方の車両が上の橋にある場合があります。 この情報を使用して、警告を検証したり、「重大な状況」が解消されないかを時間内に延長したりできます。

Workspace ストリームの処理環境を使用して、このデータ製品を製品グレードで継続的に運用できます。 また、マーケットプレイスを使用してデータ製品を収益化することもできます。

下の図は、地図上の滑りやすい道路警告を示しています。

ユースケース： 差分マップ処理

マップは、インスタンス内の物理的な世界を表したものです。 世界が変化すると、地図を更新する必要があります。 これらの変更は、グローバルではなくローカルです。新しい道路標識や道路標識が追加され、新しい建物が建設されました。

バージョン管理されたレイヤーでは、 HERE Workspace は世界のスナップショットをキャプチャし、ローカルの違いを処理することを目的としたデータストレージタイプを提供します。 マップが更新されるたびに、そのレイヤーが新しいバージョンになります。 レイヤーは、変更されたパーティションのみを保存する新しいバージョンのパーティションで構成されています。 このようなアプローチでは、大規模なデータセットを効率的に保存できます。新しいスナップショットでは、わずかなデータ量しか変更されません。

ワークスペースの主なデータセットの 1 つが HERE Map Content です。 道路や建物など、さまざまな種類のコンテンツのバージョン管理されたレイヤーのセットに保存されます。

場合によっては、クライアントの機能をサポートする別の形式の HERE Map Content データが必要になります。 この場合 、データ プロセッシング ライブラリを使用し て変換アプリケーションを作成し、 HERE Map Content データを段階的に処理できます。 その結果、ソースのすべての更新によって、派生マップ内の変更されたパーティションの更新がトリガーされます。

この変換アプリケーションは、ソースデータが更新されたときにいつでも、 Workspace バッチ パイプラインで自動的に実行できます。 これにより、地図が常に最新の状態に保たれます。

HERE で は、データ プロセッシング ライブラリを使用 して、ロケーション ライブラリ、 Optimized Map for Visualization などに最適化された地図を構築しています。

次の図は、バージョン間で変更されたパーティションの例を示しています ( ハッチングが付いています ) 。