Как быстрее создавать геозоны вдоль маршрутов с помощью KML-файлов
Команды автопарков полагаются на геозоны вдоль маршрутов (геозоны) для контроля операций, подтверждения выполнения услуг и реагирования на отклонения в реальном времени. Поскольку маршруты часто меняются или масштабируются на большие автопарки, ручное создание геозон быстро становится узким местом.
Ниже мы объясняем, как KML-файлы и функция геозонирования в Navixy решают эту задачу, используя реальный пример, чтобы показать, как можно быстрее и с меньшими усилиями создавать геозоны вдоль маршрутов.
Основные выводы
- Геозоны, построенные вдоль запланированных маршрутов, дают автопаркам возможность напрямую контролировать соблюдение маршрутов, подтверждать выполнение услуг и выявлять отклонения.
- KML-файлы позволяют повторно использовать реальные маршруты транспортных средств, но ручное создание геозон не масштабируется.
- Navixy поддерживает геозоны на основе KML, позволяя сократить время настройки с часов до минут при использовании правильного подхода к обработке.
Геозоны вдоль маршрутов и оперативный контроль в управлении автопарком
Если автопарки используют только статичные геозоны, они могут определить, где находилось транспортное средство, но не узнать, как оно туда попало. Эта информация становится важной, когда маршруты становятся частью повседневных операций. Если от водителей ожидается соблюдение определённых маршрутов, командам необходимо отслеживать их напрямую.
Геозоны, построенные вдоль маршрутов, решают эту проблему. Вместо отслеживания входа и выхода из фиксированных зон команды могут видеть, движется ли транспорт по утверждённым маршрутам, пропускает участки или делает объезды, влияющие на время, расход топлива или качество обслуживания. В отраслях с договорными или нормативными требованиями такая видимость поддерживает соблюдение маршрутов без необходимости ручных проверок.
Есть и практический аспект, который часто упускается. Геозоны вдоль маршрутов создают чёткую запись того, что действительно происходило на дороге. Это становится полезным, когда клиенты задают вопросы о выполнении услуг, при анализе маршрутов после инцидентов или для разрешения разногласий между отделами на основе объективных данных.
Чтобы это работало на практике, автопаркам нужен надёжный способ фиксировать и повторно использовать реальные маршруты. KML-файлы обеспечивают такую структуру.
Также стоит прочитать: Как небольшие автопарки могут соблюдать график без диспетчера.
Что такое KML-файлы и как автопарки их используют
Проще говоря, KML-файл — это способ хранения географической информации, такой как маршруты, точки и зоны, в формате, который картографические инструменты и системы автопарка могут обрабатывать последовательно. Он не задаёт, как должен работать автопарк, он фиксирует, что произошло на карте.
Для команд автопарков ценность KML-файлов практична. Маршрут, полученный из фактического движения транспортного средства, можно сохранить как единый объект, просмотреть визуально и использовать повторно без необходимости вручную его перерисовывать. Операционные команды могут оценить маршрут, технические — проверить его корректность, а сам файл может использоваться в разных системах без потери деталей.
KML-файлы также широко поддерживаются, что важно в реальных условиях, когда данные перемещаются между системами. Маршруты, экспортированные в KML, можно открыть в популярных картографических приложениях или передать партнёрам и клиентам, когда необходима прозрачность маршрутов. Все работают с одними и теми же данными маршрута, а не с их упрощенной или интерпретированной версией.
Когда KML-файлы используются для создания геозон вдоль маршрутов, процесс по сути прост:
- Реальный маршрут транспортного средства фиксируется из данных трекинга и сохраняется как KML-файл.
- Геометрия маршрута импортируется в систему автопарка.
- Геометрия рассматривается как контролируемый коридор, а не статичная линия.
- Система может определять, следует ли транспорт маршруту, отклоняется ли от него или покидает его.
Именно в этом моменте зафиксированный маршрут превращается из визуального ориентира в инструмент оперативного контроля.
Импорт геозон вдоль маршрута в Navixy: практический пример
Для пользователей Navixy геозоны — это основной инструмент управления операциями, а не второстепенная функция. Они позволяют командам создавать виртуальные границы на карте — круглые, полигональные или маршрутные — и автоматически отслеживать, как транспортные средства взаимодействуют с этими границами. События входа, выхода и стоянки фиксируются без ручного контроля, что поддерживает повседневную работу, например, на складах, точках доставки и в зонах с ограниченным доступом.
На практике несколько партнёров Navixy выразили конкретный запрос. Им нужно было создавать геозоны вдоль маршрутов на основе реального движения их автомобилей. Эта возможность была критически важна для их работы, особенно в условиях частой смены маршрутов или необходимости отражения реальных условий движения, а не заранее заданных планов.
Navixy позволяет создавать геозоны вдоль маршрутов вручную. Однако для крупных автопарков этот подход оказался труднореализуемым. В некоторых случаях создание одной маршрутной геозоны на день занимало до восьми часов непрерывной ручной работы. Это напрямую влияло на производительность и скорость реагирования, задерживало внедрение новых маршрутов, а в отдельных случаях приводило к потере клиентов — сообщались потери до 200 единиц в месяц из-за задержек в генерации маршрутов.
Когда в Navixy создается маршрут, его можно скачать в формате KML. Это позволяет командам просматривать маршрут в сторонних картографических инструментах или использовать его в других рабочих процессах, где требуются данные маршрута.
Также Navixy поддерживает импорт KML-файлов для создания геозон в виде маршрутов или «в виде сосисок». Эти геозоны повторяют реальную геометрию маршрута, позволяя отслеживать передвижение транспортных средств вдоль заранее заданных путей, а не только в рамках статичных зон.
Почему требуется специализированное решение, если импорт и экспорт KML уже доступны
Хотя Navixy поддерживает экспорт и импорт маршрутов с использованием KML, импортированные данные часто содержат точки остановок. При наличии разрывов маршрут превращается в несколько фрагментированных геозон, а не в единый чистый маршрут. Управление такими фрагментами вручную быстро становится непрактичным, особенно если каждая точка требует проверки или привязки к оповещениям.
Пример ниже показывает KML-файл, импортированный без дополнительной обработки.
Как видно, система создала 36 отдельных геозон, состоящих из одиночных точек, обозначенных кругами, и разрозненных сегментов маршрутов. Это затруднило управление маршрутом как единым рабочим объектом.
Это подчёркивает необходимость объединения участков маршрута и удаления точек остановки перед импортом файла как геозоны вдоль маршрута. Выполнение этой задачи вручную требует глубокого понимания структуры KML, а также технических навыков по корректному разбору и объединению данных маршрутов.
Искусственный интеллект для создания геозон вдоль маршрута
Ручное объединение сегментов маршрута и удаление точек остановки из KML-файлов требует понимания структуры файла и аккуратной работы с геометрией маршрута. При больших или часто меняющихся маршрутах этот процесс вручную становится непрактичным.
Для снижения трудоёмкости команда использовала искусственный интеллект для автоматизации очистки данных. Целью не было создание новых маршрутов, а преобразование существующего KML-файла в более чистую версию, пригодную для импорта как единой геозоны.
Для этого сначала нужно понять, как структурирован экспортированный из Navixy KML-файл. Типовой файл содержит три основных элемента:
- Placemark — контейнер для элементов карты, таких как маршруты и точки
- LineString — определяет маршрут как последовательность координат
- Point — представляет отдельное местоположение, например, точку остановки
Понимая такую структуру и способ представления точек остановки, ИИ может сгенерировать новый KML-файл без точек и с объединённым маршрутом. Процесс включает извлечение всех координат из элементов LineString, удаление элементов Point и объединение разрозненных сегментов маршрута в единый LineString внутри одного Placemark.
На практике ИИ получает инструкции:
- Извлечь все координаты из LineString в элементе Placemark и удалить Point.
- Объединить извлечённые координаты в один элемент LineString.
- Вернуть правильный KML-файл с одним Placemark, содержащим объединённые координаты маршрута.
Полученный файл содержит один Placemark и один LineString со всеми объединёнными координатами маршрута.
После импорта этого обработанного файла обратно в Navixy система отображает единый маршрут, охватывающий все ранее разрозненные сегменты.
Как видно, маршрут теперь объединён и представлен в виде единой геозоны, которая надёжно формирует события входа и выхода.
Ограничения подхода с ИИ для обработки KML
Хотя этот подход значительно снижает ручной труд, необходимо учитывать практические ограничения, выявленные при тестировании.
Длительность маршрута
Маршруты продолжительностью один день обрабатываются без проблем. В тестах подход применялся и для маршрутов длиной два дня, при этом устройство передавало данные каждые три минуты. Однако при попытке обработать маршруты в три дня искусственный интеллект больше не справлялся с данными стабильно.
Количество точек
Геозоны вдоль маршрута («в виде сосисок») ограничены 1024 точками. Длинные маршруты с высокой плотностью данных могут превысить этот предел и потребовать дополнительной обработки, например, разделения маршрута на сегменты.
Ограничения AI-аккаунтов
Обработка KML здесь выполнялась с использованием премиум-аккаунтов у AI-провайдеров. Стандартные аккаунты могут иметь более строгие ограничения по размеру файлов, времени обработки и сложности запросов, что влияет на результат.
Что меняет использование KML в маршрутизации геозон
Этот кейс демонстрирует, как создание геозон вдоль маршрутов может превратиться из длительной ручной задачи в воспроизводимый операционный процесс. Используя KML-файлы как общий формат для фиксации и повторного применения маршрутов, автопарки получают прагматичный способ превратить данные трекинга в управляемые действия без необходимости перерисовывать маршруты заново.
В примере с Navixy такой подход сократил время настройки геозоны с нескольких часов до минут. Даже одно это уже влияет на скорость внедрения новых маршрутов, гибкость работы команд и способность подтверждать соблюдение маршрута при возникновении вопросов.
При этом важно учитывать, что данный подход применим не во всех ситуациях. Длина маршрута, плотность данных и технические ограничения играют важную роль, и их необходимо понимать перед массовым применением. При соблюдении этих условий метод обеспечивает надёжное упрощение управления маршрутами при полной прозрачности происходящего на дороге.
В совокупности KML-файлы, геозонирование маршрутов и целевая автоматизация образуют практичный набор инструментов для автопарков, которым нужен не просто мониторинг положения, но и контроль за выполнением маршрутов.
Хотите увидеть, как работает геозонирование маршрутов с помощью KML на практике? Закажите демонстрацию, чтобы узнать, как Navixy помогает автопаркам превращать реальные маршруты в рабочие геозоны, сокращать ручные настройки и сохранять контроль на масштабе.