GIẢI PHÁP CẢI TIẾN ĐỘ CHÍNH XÁC DỮ LIỆU VỊ TRÍ KHI CẬP NHẬT BẢN ĐỒ TỪ THIẾT BỊ DI ĐỘNG SỬ DỤNG BỘ LỌC KALMAN

Tóm tắt

Với sự phổ biến ngày càng tăng của các thiết bị di động, việc thu thập liên tục dữ liệu không gian địa lý trực tiếp ngoài thực địa, chẳng hạn như dữ liệu hình ảnh và tọa độ của các đối tượng, đã trở nên khả thi. Tuy nhiên, dữ liệu vị trí thu thập từ các thiết bị di động thường chứa nhiễu và sai số lớn, do đó việc tích hợp trực tiếp vào cơ sở dữ liệu gặp nhiều thách thức về độ chính xác. Trong bối cảnh các khu công nghiệp ở Việt Nam liên tục mở rộng và thay đổi hạ tầng giao thông, việc ứng dụng công nghệ GPS tích hợp GIS cho phép tự động cập nhật bản đồ đường giao thông nội khu một cách chính xác và hiệu quả hơn. Bài báo đề xuất phương pháp tối ưu hóa dữ liệu dạng điểm được sử dụng để cập nhật bản đồ số từ thiết bị di động. Trong đó, bộ lọc Kalman được sử dụng như một giải pháp cải thiện độ chính xác của dữ liệu vị trí khi cập nhật bản đồ từ thiết bị di động. Việc lập trình thử nghiệm trên thiết bị di động sử dụng các thư viện Flutter và MapLibre GL, trong khi chương trình máy tính để bàn được phát triển dựa trên phần mềm QGIS. Hệ quản trị cơ sở dữ liệu được sử dụng là PostgreSQL và PostGIS/GeoServer. Các thí nghiệm cập nhật dữ liệu trên thiết bị di động thực tế cho thấy phương pháp đề xuất có thể hiệu quả trong việc hạn chế sai số vị trí và giảm thiểu rủi ro do dữ liệu bất thường gây ra. Bằng cách ứng dụng phương pháp đề xuất, sai số định vị đã giảm từ khoảng 8,23 m xuống chỉ còn 3,11 m. Kết quả thực nghiệm cũng cho thấy những cải thiện đáng kể về độ chính xác tọa độ, loại bỏ dữ liệu trùng lặp và nâng cao hiệu quả cập nhật bản đồ.