Русский
Русский
English
Статистика
Реклама

Картография

Иван Чашкин Мне нравится, что OpenStreetMap это открытые данные, которые доступны всем и всегда

17.06.2020 12:21:27 | Автор: admin

Иван Чашкин web-программист и владелец небольшого интернет-магазина из Нижнего Новгорода. Но после работы он волонтер. Причем в абсолютно разных проектах: он и куратор Добрых крышечек в своем городе и опытный картограф OSM, который сделал несколько интересных инструментов. Почему он кайфует от JOSM, зачем надо отмечать подъезды и как лучше всего это сделать обо всем этом он рассказал в интервью.

Когда и как вы познакомились с проектом OpenStreetMap?

10-15 лет назад был проект Пробковорот, который строил карту пробок. Я им активно пользовался. И то ли он в какой-то момент перешел на OSM, то ли сразу его использовал. Но вот через это приложение я и узнал про существование OSM.

Почему вы начали редактировать карту в OSM? Как это случилось?

Незадолго до того, как я узнал про OSM, у меня была мысль сделать свою навигационную программу, так как тогда для Windows CE ничего подобного не было. Я стал интересоваться картографией и изучать соответствующие сервисы. Не знаю почему, но уже на этом этапе я стал собирать GPS-треки улиц своего города. В то время я жил в небольшом городке Воронежской области и обошел практически все его улицы. Кстати, он тогда был весьма плохо отрисован даже в Яндекс.Картах буквально пару улиц и всё. И представьте мою радость, когда я узнал про OSM и стал это белое пятно превращать в плотную сеть улиц, домов и пр. Тут-то мне и пригодились ранее собранные треки. Буквально на твоих глазах пустое место превращается в нормальную карту, а потом ты можешь загрузить всё это в навигатор и построить маршрут прямо до своего дома. Тогда это было чем-то невероятным.

Сложно ли вам было влиться в проект, изучить его теги, структуру, архитектуру?

Нет, не сложно, так как я увлекаюсь программированием. По мне так, OSM спроектирован достаточно логично. К тому же, есть WikiOSM, где все подробно написано практически о каждом теге. Если чего-то нет на русском, то это точно есть на английском языке. Если же все равно остались вопросы, всегда можно зайти на форум и попытать его обитателей, которые сразу же подскажут направление.



Сейчас продолжаете картографировать?

Продолжаю, но, в основном, отмечаю подъезды с номерами квартир, иногда магазины, а также, если иду или еду по незнакомой для меня территории и вижу какие-то интересные POI или нестандартное дорожное ограничение, то ставлю точку в навигаторе с комментарием. Потом уже дома, когда доходят руки, сверяюсь с OSM и вношу если необходимо правки. Помимо этого, если еду куда-то далеко или когда бываю в небольших деревнях, стараюсь всегда записывать GPS-треки, а после загружать их в OSM, чтобы потом по ним можно было выровнять спутниковые карты. А вообще есть идея сделать сервис, который бы показывал, где треков нет или они уже устарели и неплохо бы съездить туда ещё разок.

Как вы картографируете? Поделитесь своими секретами? Какие используете программы, как собираете информацию и пр.

Сейчас много правок вношу через мобильный навигатор Maps.Me. Он позволяет делать простейшие правки, в том числе оставлять заметки. Иногда использую Keypad-Mapper_3 это мобильное приложение, с помощью которого удобно собирать информацию, а именно номера домов. Треки пишу в OSM Tracker, когда это делаю, параллельно запускаю приложение Tower Collector, которое сопоставляется координаты с сигналом сотовой связи для проекта OpenCellId. Также как-то пробовал снимать панорамы улиц для Mapillary и OpenStreetCam, прикольная штука. Рекомендую. Неплохо так упрощает картирование.

Если же возникает желание отрисовать какую-то большую территорию, по-старинке распечатываю обходной лист и иду в поля: хожу, например, по дворам, смотрю их устройство и делаю пометки ручкой на листочке. Потом дома неспешно открываю JOSM и начинаю рисовать Когда так ходишь, нередко люди тебя принимают за какую-то важную персону, которая что-то проверяет, и начинают задавать странные вопросы.

Была задумка сделать простенький онлайн-редактор для быстрого внесения данных с полей, но пока до реализации не дошли руки.

Все-таки, почему подъезды?

Как-то я узнал, что в одном из регионов России OSM активно используется водителями скорой помощи. Тогда я подумал, что было бы неплохо отмечать так же и подъезды, чтобы можно было знать, куда именно подъезжать и оптимальнее строить маршрут. Впоследствии оказалось, что нумерация некоторых домов и их подъездов бывает не совсем очевидной, поэтому это довольно важная информация.

К тому же, их достаточно просто отмечать: идёшь по улице и записываешь с табличек номера подъездов и квартир в них. Обычно я это делаю через Maps.Me: ставлю в нем маркер и делаю к нему подпись вида 3:21-40 это означает, что здесь находится подъезд 3, в котором располагаются квартиры с 21 по 40. Когда дом более-менее стандартный, то можно записывать только последнее число, например, 1:-20, -40, 3:-60 и т.д. Сейчас мне также периодически приходится ездить развозить заказы по адресам и если есть номера квартир в подъезде, то сразу можно построить маршрут к финишу и даже приблизительно прикинуть этаж квартиры. Кстати, недавно мне пришла мысль попробовать сделать геокодер, который бы по адресу выдавал бы координаты места с точностью до подъезда, сделал небольшой прототип и сейчас тестирую когда есть время.



Вы автор многих полезных валидаторов. Самый известный из которых валидатор подъездов. Ни одна картоакция в сообществе, связанная с номерами подъездов, не обходится без него. Расскажите о них. Как они создавались? Зачем их делали?

Мои инструменты сложно назвать валидаторами, так как они ничто ни с чем не сравнивают. Они всего лишь удобным образом в режиме онлайн показывают какой-то определенный вид информации, который уже хранится в OSM. Почти все они основаны на замечательном сервисе Overpass Turbo, благодаря которому использование OSM в исследовательских целях превратилось просто в праздник. На API этого сервиса и основаны почти все мои инструменты, которые, наверное, правильно было бы назвать другим словом визуализаторы.

Как я выбираю то, что отображать? Исходя из личных потребностей. С чем я часто работаю в OSM или сталкиваюсь в жизни, то под это и делаю очередную версию визуализатора. Начал картировать подъезды сделал инструмент, который их показывает, чтобы понимать, где они еще не отмечены.

Когда искал земельный участок для покупки в Нижегородской области, обнаружилось, что неподалёку есть скотомогильник с сибирской язвой. Тогда я нашёл официальный документ и оказалось, что их вообще-то довольно много. После этого я сознательно изучил планы застройки многих районов своей области с целью поиска на них подобных объектов. Затем все их отметил в OSM и сделал карту опасных мест. И уже с учетом этих данных стал выбирать себе земельный участок.

В прошлом году решил заняться спортом и записаться в спортзал. Начал искать его поближе к дому. Оказалось, что такой карты еще нет. В OSM, к сожалению, с фитнес-клубами беда мало отмечено. Тогда я сделал свою собственную карту и попутно постарался отметить в Нижнем Новгороде как можно больше подобных заведений.

Штабы Навального внёс, когда была президентская кампания. Было интересно посмотреть, сколько их всего по стране. Сейчас половина закрылась, поэтому периодически захожу и сверяю, для этого опять же добавил функцию подсветки на тот случай, если где-то данные различаются. Вертолётные площадки появились после очередного расследования ФБК, по ним прикольно находить большие поместья.

Одна из последних карта границ регионов. Мне на одном сайте потребовалось раскрасить регионы России по цветам. Поискал в интернете, где можно взять координаты, не нашёл. Мне показалось, что эта задача довольно интересная: нужно выгрузить координаты всех регионов и упростить линии, так чтобы было минимум точек. Можно, конечно, ещё немного оптимизировать, но в целом получилось довольно неплохое приближение.

Исходный код всех моих визуализаторов или карт есть на GitHub, в основном это JavaScript, минимум серверной части на PHP и да, если нужно, можно свободно использовать для своих целей.



Что вам нравится в OSM? Что не нравится? Что бы сделали лучше?

Мне нравится, что OSM это открытые данные, которые доступны всем и всегда. Их в любой момент можно выгрузить и с их помощью решить какую-либо свою геоинфомационную задачу. Одно время я очень старательно редактировал Народную карту Яндекса, но потом понял, что я сам не могу использовать то, что я туда внес. И я перестал это делать.

Мне нравится редактор JOSM. Многие его ругают, а я от него кайфую. Сколько лет в OSM, а до сих пор узнаю про него что-то новое, то оказывается, что у него есть эта функция, то другая. К тому же, его можно использовать не только для OSM, но и для других ГИС-задач. У него куча плагинов и невероятная гибкость.

Мне нравится ширина и глубина OSM. Это чуть больше, чем просто карта. Многие говорят, что это база данных, но это цифровая модель мира. Поэтому в нем хранится гораздо больше, чем вы видите на первый взгляд. В нем есть место, как информации о качестве дорог, так и даже 3D.

Не нравится, когда люди не понимают суть проекта и портят данные. Сообщество все равно вернет всё назад, но жалко потраченного времени. Так было с покемонами, так сейчас происходит с переписью населения. Зачем это делать? Ведь эти данные в любом случае удалят.

Что бы сделал лучше? Наверное, я пожелаю разработчикам многочисленных программ, которые есть в мире OSM, терпения, сил и ярких идей. Мы пользуемся вашими наработками почти каждый день и хотим, чтобы они были еще лучше! Например, я очень жду, когда Maps.Me начнет показывать полосы на дорогах и перекрестках. Я их вношу, вношу, а он их всё не показывает.



Какие бы вы порекомендовали проекты, инструменты, приложения, которые как-то связаны с OSM?

Если говорить про мобильные навигаторы, однозначно рекомендую Maps.Me и OsmAnd. Первый вам пригодится, если вы собираетесь путешествовать по городам, второй если вас ждет поход, у него есть крутые функции, например, водная навигация. Недавно видел отличный проект OpenRecycleMap ребята из Пскова сделали карту на базе OSM, где можно найти или добавить контейнер для раздельного сбора мусора.

Что бы вы сказали тому человеку, который сомневается: использовать данные OSM или нет; участвовать в проекте или нет?

OSM это как Википедия или волонтерство. Ты, как и многие другие участники, делаешь свой небольшой вклад в общее дело, а в итоге получается, что проделана большая работа. Лично мне приятно чувствовать себя сопричастным к таким проектам, которыми пользуется большое количество людей. Вроде бы ты в удовольствие что-то делаешь и для себя, а в итоге это приносит пользу всем :-)



Используете данные OSM по работе? В личной жизни?

В основном в личной жизни. Использую его во время поездок и путешествий. По работе сейчас только провожу небольшие эксперименты с геокодированием. О приложениях уже сказал.

Что скажете в завершении беседы?

Если однажды попробовать поредактировать карту в OSM, то это дело может затянуть всерьёз и надолго. Поэтому будьте осторожны. :-)



Общение российских участников OpenStreetMap идёт в чатике Telegram и на форуме.
Также есть группы в социальных сетях ВКонтакте, Facebook, но в них, в основном, публикуются новости.

Присоединяйтесь к OSM!



Подробнее..

Из песочницы Кому на Руси жить хорошо? Как мы искали самый зеленый город с помощью OpenStreetMap и Overpass API

24.09.2020 16:22:36 | Автор: admin
У каждой карты есть легенда: именно она говорит читателю о том, что и каким образом на ней обозначено. Домам соответствуют многоугольники серого цвета, дорогам отрезки и кривые, территории парков и скверов заливаются светло-зеленым и украшаются пиктограммой дерева. А к некоторым картам добавляют полезное приложение список этих самых дорог с протяженностью, количество парков, лавочек и мусорных урн.

Когда мы готовились к автоматизации работы местных муниципальных служб, мы обратили внимание на использование картографии, которое мы сочли действительно мощным и эффективным инструментом для решения широкого кластера задач. На карте можно отображать актуальную информацию о местоположении объектов, маршруты движения уборочной техники, транспорта, план работы и тепловую карту с проблемными и здоровыми участками.

Использование картографии в целом помогает ускорить время реакции и принятия решений по экстренным вопросам, упрощает процесс планирования и прогнозирования, а главное вся информация доступна в максимально наглядном виде.

В ходе работы с одним из заказчиков перед нами возникла интересная задача подсчитать количество объектов на карте по категориям.

Найти


Определить самый зеленый город в ЦФО по совокупности следующих данных: количество лавочек, урн и парков.

Дано


Картография. В качестве плацдарма мы выбрали OpenStreetMap (далее OSM) по весьма простой причине Open Source.

Решение


Существует несколько подходов к решению поставленной задачи. К примеру, мы можем использовать PostgreSQL для осуществление запросов к базе данных OSM и получения необходимых данных, или использовать QGIS систему для создания, анализа и публикации геопространственной информации. Однако, мы нашли более элегантный и эффективный способ Overpass API.

Overpass API мощный инструмент для извлечения данных из базы OSM по запросу пользователя. Он оптимизирован для задач любого масштаба: от получения нескольких элементов из базы до сотен миллионов объектов, которые отбираются согласно запросу в виде XML или Overpass QL модернизированной версии Overpass XML. Подробнее об Overpass API здесь.
Будем начинать все с чистого листа: в первую очередь потребуется развернуть OSM на сервере. В качестве операционной системы на нашей машине используется Ubuntu.

Q: Зачем разворачивать свой OSM?
A: Для работы с данными нам потребуется Overpass API, общедоступный сервер которого имеет ограничение на количество запросов в сутки. Именно по этой причине мы развернем свой сервер с блекджеком OSM и Overpass API.
Подробная инструкция по установке OSM лежит здесь.
Следующим шагом мы устанавливаем Overpass API его последний релиз можно найти тут.

sudo apt-get updatesudo apt-get install g++ make expat libexpat1-dev zlib1g-dev apache2 -ywget http://dev.overpass-api.de/releases/osm-3s_ВЕРСИЯ.tar.gztar -zxvf osm-3s_ВЕРСИЯ.tar.gzcd osm-3s_ВЕРСИЯ./configure CXXFLAGS="-O2" --prefix=$EXEC_DIRmake installcd ../chmod -R 755 ./overpass

После установки потребуется провести populating создание базы данных. База данных всего мира нам не нужна, поэтому мы воспользуемся сервисом Geofabrik, который позволяет получить данные по заданным административным регионам.
Достойная альтернатива Geofabrik BBBike.

Мы загружаем и распаковываем базу данных, загруженную из каталога Europe > Russian Federation > Central Federal District в формате .osm.bz2, по следующей схеме:
ПУТЬ_К_INIT_OSM3S.SH ПУТЬ_К_ФАЙЛУ_BZ2 ПУТЬ_КУДА_РАСПАКОВВАТЬ ДИРЕКТОРИЯ_OVERPASS_API
Примечание: в данном случае все действия выполняются в каталоге overpass.

Итак, платформа практически готова сейчас мы можем сделать свой первый запрос и узнать количество парков в целом по региону.
ПУТЬ_К_OSM3S_QUERY --db-dir = ПУТЬ_К_DB

Наш запрос и ответ выглядят следующим образом:

root@MIP-USER55:~# cd overpass/root@MIP-USER55:~/overpass# ./osm-3s_v0.7.56.7/bin/osm3s_query --db-dir=dbencoding remark: Please enter your query and terminate it with CTRL+D.[out:json][timeout:25];(nwr["landuse"="forest"];);out count;{  ...,  "elements": [{  "type": "count",  "id": 0,  "tags": {    "nodes": "23",    "ways": "19723",    "relations": "4206",    "total": "23952"  }}  ]}

Мы уже близко: осталось только разбить парки по областям и городам. Справиться с этой задачей нам поможет отдельно запущенный и постоянно работающий Dispatcher.

Запускаем API и в директории /etc/apache2/ports.conf добавляем Listen ПОРТ.

echo "ИМЯ_СЕРВЕРА localhost" | sudo tee /etc/apache2/conf-available/ИМЯ_СЕРВЕРА.conf && sudo a2enconf ИМЯ_СЕРВЕРАsudo iptables -A INPUT -m state --state NEW -m tcp -p tcp --dport ПОРТ -j ACCEPTsudo a2enmod cgisudo a2enmod ext_filtersudo cp /etc/apache2/sites-available/000-default.conf /etc/apache2/sites-available/ИМЯ_КОНФИГА_ДЛЯ_СЕРВЕРА.conf

Проверяем конфигурацию. Она должна выглядеть следующим образом.

<VirtualHost *:ПОРТ>   ServerAdmin webmaster@localhost   ExtFilterDefine gzip mode=output cmd=/bin/gzip   DocumentRoot ПУТЬ_К_OVERPASS_API/html   ScriptAlias /api/ ПУТЬ_К_OVERPASS_API/cgi-bin/   <Directory "ПУТЬ_К_OVERPASS_API">      AllowOverride None      Options Indexes FollowSymLinks      Require all granted   </Directory>   <Directory "ПУТЬ_К_OVERPASS_API/cgi-bin/">      AllowOverride None      Options +ExecCGI -MultiViews +SymLinksIfOwnerMatch      Require all granted   </Directory>   ErrorLog ${APACHE_LOG_DIR}/error.log   CustomLog ${APACHE_LOG_DIR}/access.log combined</VirtualHost>

Далее включаем новый хост и отправляем старый отдыхать.

sudo a2ensite КОНФИГ.confsudo a2dissite 000-default.confsudo a2dissite ВСЕ_ДРУГИЕ_КОНФИГИ.confsudo service apache2 reload

Настало время включить первый Dispatcher, который будет обрабатывать наши запросы. Для этого воспользуемся командой.

nohup ПУТЬ_К_OVERPASS_API/bin/dispatcher --osm-base --db-dir=ПУТЬ_К_DB --meta &

Первый признак того, что все пошло по плану создание файла
osm3s_OVERPASS_API_ВЕРСИЯ_osm_base в директории с базой данных. В файле nohup.out появится сообщение о статусе Dispatcher dispatcher just started.

Однако, работа на этом не заканчивается: требуется запустить ещё один Dispatcher. Для начала копируем папку rules в директорию с базой данных и раздаем права на появившийся в результате файл osm3s_OVERPASS_API_ВЕРСИЯ_areas.

nohup ПУТЬ_К_OVERPASS_API/bin/dispatcher --areas --db-dir=ПУТЬ_К_DB &chmod 666 "../db/osm3s_OVERPASS_API_ВЕРСИЯ_areas"nohup ПУТЬ_К_OVERPASS_API/bin/rules_loop.sh ПУТЬ_К_DB &

Теперь мы можем сделать запрос по области и подсчитать количество парков в Рязани. И, кстати, это уже работает в адресной строке браузера.

http://localhost:ПОРТ/api/interpreter?data=[output:json][timeout:25]; area[name="Рязань"]->.searchArea; ( nwr["leisure"="park"](area.searchArea); ); out count;

Долгожданный ответ!

"elements": [{  "type": "count",  "id": 0,  "tags": {    "nodes": "0",    "ways": "57",    "relations": "11",    "areas": "0",    "total": "68"  }}  ]}

Итак, теперь мы можем погрузиться в аналитику и вопросы благоустройства: найдем количество парков, лавочек и мусорных баков в 25 крупных городах ЦФО и сравним эти показатели при помощи аналитических инструментов платформы ODANT.
ODANT цифровая интеграционная платформа отечественной разработки, предназначенная для построения информационных систем различной сложности и распределенности. Подробнее об ODANT здесь.
Так выглядят наши параметры для поиска урн: в рамках задачи мы не делаем различий между контейнерными площадками, отдельно стоящими урнами и пунктами приема ТБО.

nwr["amenity"="recycling"](area.searchArea);nwr["amenity"="waste_disposal"](area.searchArea);nwr["amenity"="waste_basket"](area.searchArea);

Выходные данные мы экспортировали из ODANT в виде плоской таблицы.

Город


Урны


Население


Население/Урны


Владимир


1525


356937


234


Красногорск


274


175554


641


Калуга


376


332039


883


Тамбов


279


292140


1047


Москва


11473


12678079


1105


Коломна


111


140129


1262


Балашиха


378


507366


1342


Курск


336


452976


1348


Рыбинск


129


184635


1431


Мытищи


140


235504


1682


Люберцы


119


205295


1725


Зеленоград


140


250453


1789


Воронеж


544


1058261


1945


Тверь


225


449507


1998


Ярославль


273


608353


2228


Муром


43


106984


2488


Подольск


114


308130


2703


Химки


89


259550


2916


Кострома


72


276929


3846


Липецк


124


509420


4108


Рязань


118


539290


4570


Королёв


49


224348


4579


Тула


101


475161


4705


Электросталь


32


156026


4876




В данном рейтинге город Владимир занимает почетную первую строчку: на одно место скопления мусора там приходится всего 234 человека. Используя встроенные инструменты ODANT строим два занятных графика.





Перейдем к следующему элементу лавочкам.

nwr["amenity"="bench"](area.searchArea);

Получаем следующий результат в виде таблицы.

Город


Лавочки


Население


Население/лавочки


Владимир


593


356937


602


Тамбов


413


292140


707


Москва


13970


12678079


908


Красногорск


143


175554


1228


Балашиха


411


507366


1234


Зеленоград


185


250453


1354


Тверь


268


449507


1677


Люберцы


115


205295


1785


Калуга


176


332039


1887


Курск


214


452976


2117


Муром


42


106984


2547


Тула


172


475161


2763


Коломна


49


140129


2860


Воронеж


272


848752


3120


Подольск


79


308130


3900


Рязань


132


539290


4086


Кострома


61


276929


4540


Химки


43


259550


6036


Рыбинск


25


184635


7385


Ярославль


78


608353


7799


Липецк


55


509420


9262


Электросталь


16


156026


9752


Королёв


23


224348


9754


Мытищи


17


235504


13853



И снова Владимир оказался самым благоустроенным из всех претендентов: 602 человека на одну скамейку посадить не получится, но в Мытищах за места идет куда более ожесточенная борьба. Однако, всегда можно придумать расписание.

Визуализируем наши результаты.





Перейдем к самой интересной части: подсчет площади парков. Для решения этой задачи мы можем использовать несколько методов, но самым оупенсорсным и замечательным мы находим библиотеку Leaflet. В самом запросе потребуется заменить out count на out geom, что в результате даст нам координаты областей.
Leaflet библиотека с открытым исходным кодом, написанная на JavaScript, предназначенная для отображения карт на веб-сайтах. Поддерживает большинство мобильных и стационарных платформ из числа тех, что поддерживают HTML5 и CSS3. Leaflet позволяет разработчику, не знакомому с ГИС, легко отображать растровые карты, состоящие из маленьких фрагментов тайлов, с, возможно, дополнительными слоями, накладываемыми поверх основного. Подробнее о Leaflet здесь.

Создадим полигон.

const polygon = L.polygon(КООРДИНАТ).addTo(map);const area = L.GeometryUtil.geodesicArea(polygon.getLatLngs());

Теперь в area лежит площадь региона в м2. Извлекаем данные для выбранных нами городов и получаем следующую таблицу.

Город


Общая площадь парков (km2)


Площадь города (km2)


Процент пространства, занимаемого парками


Кол-во

парков


Зеленоград


4.13


37.199


0.111


26


Калуга


12.60


168.8


0.075


140


Москва


121.75


2561.5


0.048


1469


Люберцы


0.60


12.87


0.047


28


Владимир


4.62


137.14


0.034


104


Химки


3.55


109.8


0.032


27


Подольск


1.29


40.39


0.032


53


Балашиха


1.78


62.8


0.028


55


Тамбов


2.71


96.58


0.028


140


Тула


4.09


145.8


0.028


102


Кострома


3.95


144.5


0.027


50


Красногорск


0.69


25.65


0.027


21


Рязань


4.32


224.163


0.019


96


Ярославль


3.68


205.8


0.018


176


Королёв


0.97


55.47


0.017


30


Курск


3.31


208.2


0.016


862


Коломна


1.03


65.1


0.016


21


Мытищи


0.53


34.59


0.015


30


Воронеж


8.25


596.51


0.014


414


Липецк


4.44


330.15


0.013


78


Тверь


1.38


152.22


0.009


129


Муром


0.33


43.78


0.008


11


Рыбинск


0.65


101.42


0.006


62


Электросталь


0.25


51.45


0.005


52



По данным OSM Зеленоград полностью оправдывает свое название 11% площади города занято зелеными массивами. Получим отношение количества жителей к количеству парков.

Город


Общая площадь парков (м2)


Кол-во м2 парков на 1 жителя


Количество жителей на 1 парк


Калуга


12,600,000


37.95


2372


Зеленоград


4,130,000


16.49


9633


Кострома


3,950,000


14.26


5539


Химки


3,550,000


13.68


9613


Владимир


4,620,000


12.94


3432


Воронеж


8,250,000


9.72


2050


Москва


121,750,000


9.60


8630


Тамбов


2,710,000


9.28


2087


Липецк


4,440,000


8.72


6531


Тула


4,090,000


8.61


4658


Рязань


4,320,000


8.01


5618


Коломна


1,030,000


7.35


6673


Курск


3,310,000


7.31


525


Ярославль


3,680,000


6.05


3457


Королёв


970,000


4.32


7478


Подольск


1,290,000


4.19


5814


Красногорск


690,000


3.93


8360


Рыбинск


650,000


3.52


2978


Балашиха


1,780,000


3.51


9225


Муром


330,000


3.08


9726


Тверь


1,380,000


3.07


3485


Люберцы


600,000


2.92


7332


Мытищи


530,000


2.25


7850


Электросталь


250,000


1.60


3001



Представим данные в виде графиков.





И в финале рейтинг городов, подсчитанный по занимаемым местам.

Город


Рейтинг


Место


Владимир


12


1


Калуга


15


2


Москва


18


3


Зеленоград


21


4


Тамбов


23


5


Красногорск


35


6


Балашиха


39


7


Люберцы


45


8


Химки


46


9


Курск


47


10


Коломна


48


11


Кострома


50


12


Воронеж


52


13


Подольск


55


14


Тула


55


15


Рязань


61


16


Тверь


63


17


Ярославль


63


18


Муром


69


19


Рыбинск


69


20


Липецк


70


21


Королёв


75


22


Мытищи


75


23


Электросталь


94


24



Эпилог и выводы


Решением судейской коллегии в составе OpenStreetMap, Overpass API и ODANT,
г. Владимир занимает почетное первое место и получает титул Самый зеленый в ЦФО.

Стоит отметить следующий факт: наше исследование базировалось исключительно на данных, отраженных в OSM. Естественно, в Мытищах есть еще пара сотен скамеек, да и в Туле куда больше мест для скопления отходов. Наши результаты можно рассматривать с другой стороны, к примеру, для оценки динамики внесения объектов городской инфраструктуры в базу данных OSM. Однако, в среднем люди одинаково медленно вносят данные в OSM, поэтому мы можем считать, что данные сравнительно достоверны и заслуживают внимания.

Нам удалось решить поставленную задачу и найти эффективный способ работы с объектами на картах OSM: им оказалась комбинация Overpass API и Leaflet. С помощью данного набора инструментов мы можем делать запросы к БД OSM и получать данные о количестве объектов, вычислять площади областей. Для представления данных и аналитики мы собрали web-решение на базе ODANT, которое удовлетворило все наши потребности.

Существует большое количество отраслей производства, бизнеса и хозяйства, которым могло бы помочь данное решение. Если есть идеи или обратная связь было бы очень приятно обсудить. Мы потратили на задачу 28 чистых часов, возможно, у вас получится быстрее.

Ведущий Frontend-разработчик, Инфостандарт Епифанов Даниил.
Редактор, Инфостандарт Морозов Никита.
Подробнее..

Recovery mode Viomi SE Покофон из мира роботов-пылесосов

10.03.2021 18:12:48 | Автор: admin

Viomi Technology китайский производитель умной электроники, который является партнером бренда Xiaomi (последнему принадлежит 19,5% акций компании). Продукция Viomi включает в себя вытяжки, водонагреватели, умные холодильники, посудомоечные машины с возможностью управления через смартфон и... роботы-пылесосы. На последних я остановлюсь подробнее, потому что недавно у Viomi как раз вышел новый роботизированный чистильщик Viomi SE, который попал ко мне на тест.

Также как и Pocophone F1, пару лет назад зарекомендовавший себя на рынке, как смартфон с высокой производительностью и конкурентоспособной ценой, Viomi SE придерживается схожей философии: минимализм и функциональность по приемлемой цене. Насколько успешной оказалась реализация этого концепта? Попробую рассказать объективно.

Что в комплекте?

Viomi SE поставляется в утилитарной картонной коробке, внутри которой надежно закреплены дополнительные компоненты устройства: зарядная станция, чистящие салфетки, две тряпки для влажной уборки с разной степенью впитывания, комбинированный контейнер для сухой и влажной уборки, а также гарантия и инструкция по применению.

Вес Viomi SE составляет около 4,4 кг, что позволяет без лишних усилий переносить его в разные комнаты. В памяти устройства могут храниться карты пяти комнат, а в отношении функциональности предусмотрено семь программ чистки: можно устанавливать требуемый тип уборки для каждого отдельного помещения в квартире. А также задавать график чистки, что, впрочем, типично для большинства роботов-пылесосов.

Настройка и первый запуск

Перед первым запуском необходимо снять два фиксатора на боковой стороне пылесоса, установить нижнюю щетку, и прибор готов к первой чистке. Но желательно сделать кое-что еще: зайти в магазин Google Play или Apple Store, установить приложение Xiaomi Mi Home, добавить в него новое устройство (или позволить приложению автоматически распознавать новый пылесос), а затем просто следовать инструкциям по настройке.

С помощью мобильного приложения работу Viomi SE (как и других пылесосов Viomi) можно контролировать удаленно через беспроводную сеть Wi-Fi. При необходимости пылесос может работать и без приложения кнопки управления вынесены на корпус. Но мне кажется, что возможность сопряжения со смартфоном и удаленная настройка гораздо удобнее, нежели аналоговое управление. К тому же через Xiaomi Mi Home режимы уборки гибко настраиваются под запрос пользователя.

Дизайн Viomi SE

Viomi наконец-то уступила запросам покупателей и выбрала для модели SE классический белый цвет. В остальном визуальное исполнение смотрится на уровне премиальных моделей. Внешне Viomi SE можно поставить в один ряд с моделью V3 (не в пример блеклому виду V2 Pro в сером цвете корпуса). При этом размеры пылесоса не отличаются от других моделей Viomi: 35 см в диаметре и 9,45 см в высоту.

Да, с одной стороны дизайн Viomi SE не назовешь революционным. Тем не менее, нельзя не отметить, что оформлен пылесос со вкусом, хоть и неброско, и выглядит гораздо менее пластиковым, чем его предшественник.Вот разве что вездесущий глянец уже опостылел.

Фронтальная часть корпуса выполнена в минималистичном стиле. На ней размещены аналоговая кнопка включения и вращающийся лазерный дальномерный датчик, который способен сканировать пространство вокруг себя на 360 градусов и составлять карту помещений. Всего же на борту пылесоса 12 датчиков, которые предназначены для обнаружения препятствий, предотвращения столкновений, защиты устройства от падения и обнаружения базовой станции.

Под верхней крышкой скрывается контейнер со встроенным HEPA-фильтром и удобный инструмент для удаления ворса и шерсти (со временем все это непотребство запутается в усиках основной щетки и начнет мешать пылесосу выполнять свою работу как положено). Снизу расположены два больших боковых колеса и маленькое поворотное колесико спереди. Боковые колеса с резиновыми шинами и мягкой амортизацией помогают пылесосу преодолевать препятствия до 2 см в высоту и перемещаться по любым напольным неровностям, не застревая.

С левого края предусмотрено место под боковую щетку, которая устанавливается самостоятельно (также в комплекте есть запасная, на случай если первая износится с течением времени). А между колесами разместилась основная щетка, которая обеспечивает наиболее эффективную очистку полов, нежели боковая кисточка.

На боковинах устройства есть две вентиляционные решетки для вывода теплого воздуха от элементной базы, пружинистый бампер для защиты от столкновения и контакты для подключения к зарядной станции.

Мощность всасывания

Мощность всасывания является самой важной характеристикой всех пылесосов, и в этой области Viomi SE также добился определенного прогресса. Сила засасывания пыли выросла с 2100 Па (у модели V2 Pro), до чуть более высоких 2200 Па.

Модель пылесоса

Viomi SE

Viomi V2 Pro

Viomi V3

Мощность всасывания

2200 Па

2100 Па

2700 Па

Габариты/вес

359,45 см/4,4 кг

359,5 см/3,3 кг

349,4 см/3,6 кг

Влажная уборка

есть

есть

есть

Контейнер (для воды/пыли)

200 мл / 300 мл

550 мл / 600 мл

550 мл / 550 мл

Емкость аккумулятора

3200 мАч

3200 мАч

4900 мАч

Время работы

80-120 мин

80-120 мин

140-170 мин

Площадь уборки

150 м

150 м

250 м

Мобильное приложение

Xiaomi Home

Xiaomi Home

Xiaomi Home

Построение карт помещений

есть

есть

есть

Тип навигации

лазерный

лазерный

лазерный

На практике мощность 100 Па обычно не имеет значения, так как значения в 1800 Па уже достаточно для очистки ровных поверхностей от пыли. Разница будет заметна на менее гладких или рельефных поверхностях и стыках при очистке большого количества пыли и грязи. Всего у Viomi SE предусмотрено 4 режима всасывания (600 Па, 1000 Па, 1500 Па и 2200 Па).

Однако все это лишь цифры и слова. А что на практике означает указанная мощность всасывания? Я проверил и могу подтвердить, что Viomi SE легко засасывает классическую батарейку типа AAA, что довольно впечатляет для робота-пылесоса. К слову, внутри Viomi SE установлен бесщеточный двигатель NIDEC японского производства, который обеспечивает скорость вращения щетки на уровне 15 000 оборотов в минуту (кстати, двигатель того же бренда установлен и в Roborock S6).

Аккумулятор и автономность

Внутри робота-пылесоса Viomi SE встроен литий-ионный аккумулятор Samsung с емкостью 3200 мАч, который может заряжаться от 0 до 100% за три часа. Емкость АКБ особенно важна при уборке больших площадей: в частности, этот параметр наиболее актуален для тех, кто живет в большом загородном доме. А если учесть, что недавно отгремевшая пандемия заставила многих перебраться за город, количество владельцев таких домов явно увеличилось.

Так вот, от лирики к делу: аккумулятора Viomi SE на максимальном режиме всасывания хватит для очистки примерно 80 м площади (без мебели и препятствий) на одном заряде. После этого пылесос возвращается на зарядную станцию. В случаях, когда уборка не завершена, устройство заряжается на 20%, а затем автоматически завершает уборку. Если говорить об уборке квартир двухкомнатную квартиру с метражом в 48 квадратов можно будет пропылесосить не менее двух раз на одном заряде.

Алгоритм уборки

Большинство моделей пылесосов премиум-класса могут похвастаться наличием LDS (лазерным датчиком измерения расстояния) в сочетании с поддержкой алгоритмов очистки SLAM. У Viomi SE есть лазерный датчик, но нет поддержки SLAM. Тем не менее, оценивая работу данного робота-пылесоса можно сделать интересный вывод: инженеры Viomi, вероятно, хорошо изучили вышеуказанный алгоритм и реализовали в модели SE собственный AI Dynamic Path.

Как выясняется в реальной жизни, упомянутый AI Dynamic Path работает точно так же, как и SLAM. Отмечу, что роботы-пылесосы с поддержкой алгоритма SLAM являются наиболее эффективными при уборке, поскольку при осмотре комнаты они определяют оптимальный способ передвижения для зачистки пространства от пыли. То есть эти алгоритмы позволяют пылесосу прокладывать грамотные маршруты по комнате, и не страдать хаотичными перемещениями.

Как правило, современные роботы-пылесосы перемещаются по напольной поверхности планомерно, аккуратными зигзагообразными линиями. В результате сокращается время очистки и повышается эффективность уборки. К тому же емкость аккумулятора не тратится впустую. В этом плане Viomi SE со своим AI Dynamic Path не отстает от более дорогих моделей с алгоритмом SLAM. Во время уборки он проходит по всем углам комнаты, создавая карту помещения, а затем вычисляет оптимальный способ перемещения для уборки.

Если говорить о режимах уборки здесь их два: S и Y. В первом случае пылесос передвигается по комнате зигзагообразно, во втором зигзагообразное движение чередуется с перемещением по диагонали. Как итог: в Y-режиме мы получаем более тщательную уборку (подходит для капитальной уборки и очистки сильных загрязнений), а в S-режиме более экономичную по части энергосбережения (подходит для повседневного поддержания чистоты полов).

Эффективность уборки

У нас есть два варианта начать уборку. Пылесос можно запустить с помощью физической кнопки на корпусе или через приложение, где можно определить несколько параметров очистки: обычный режим (просто засасывает пыль), сухая и влажная уборка, либо только влажная уборка.

После нескольких недель использования Viomi SE и сравнения его с моделью Roborock S6, предшественником Viomi V2 Pro и самой мощной моделью Viomi V3, я пришел к выводу, что модель SE на удивление эффективна и может составить серьезную конкуренцию более дорогим моделям. По части влажной уборки Viomi V3 показал себя более эффективно. Тем не менее, остальные модели Viomi SE явно опережает.

Интересное наблюдение: несмотря на высокую мощность всасывания, модель Viomi SE на удивление еще и несколько тише, чем остальные роботы-пылесосы, участвовавшие в сравнении. Максимальный шум во время работы достигает 77 дБ (на практике этот параметр можно приравнять к громкому разговору между людьми).

Резервуар для воды у Viomi SE вмещает 200 мл (+300 мл для пыли). При настройке на максимальный режим увлажнения пола пылесос может очистить до 40 м пустой площади. Обратите внимание, что у пылесоса есть три параметра использования воды (каждый из которых определяет, насколько интенсивно вода будет подаваться на тряпку), которые мы можем выбрать в мобильном приложении. На самом низком уровне расхода воды площадь уборки может быть увеличена почти вдвое.

Поскольку в комплекте с Viomi SE есть две тканевых накладки, мы можем решить, хотим ли мы, чтобы тыльная сторона двухкомпонентной ткани из комплекта насухо вытирала пол после влажной уборки. Или же мы можем использовать только цельную тканевую накладку, чтобы пол оставался влажным и высыхал сам.

Добавлять моющие средства в резервуар для воды не рекомендуется, хотя некоторые делают это без серьезных последствий. Более разумный способ добавить несколько капель моющего средства прямо на тряпку. Также мы предварительно хорошо пропитываем ее водой, чтобы пол с самого начала увлажнялся равномерно.

Viomi SE и конкуренты

Я сравнивал Viomi SE с более дорогими моделями, которые были под рукой: в их числе Roborock S6, Viomi V3 и Viomi V2 Pro. Интересно, что Viomi SE по качеству уборки оказался почти на том же уровне, что и гораздо более дорогие модели. А по части влажной уборки он явно лучше, чем Roborock S6 и Viomi V2 Pro. При этом, если посмотреть на опции и функции пылесосов Viomi в мобильном приложении Mi Home, нетрудно убедиться, что между перечисленными выше моделями нет большой разницы.

Итоги

Петь оды Viomi SE не приходится. Да, он не хуже других роботов-пылесосов, но при этом и не шибко лучше. Неоспоримый плюс у него только один: при цене в диапазоне от 25 000 до 29 000 рублей у Viomi SE не так много схожих по функциональности конкурентов. Кроме того, он эффективен в уборке (особенно в условии загородных домов с большими комнатами), качественно собран, а его элементная база не хуже, чем у того же Roborock S6.

В отношении дизайна Viomi SE минималистичен и, вероятно, придется по вкусу тем, кто не терпит вычурности в визуальном исполнении бытовой электроники, предпочитая шведский минимализм. К тому же он относительно прост в использовании: даже ребенок разберется в работе этого пылика, не читая инструкцию (а кто их вообще читает среди рядовых потребителей?).

По сравнению с более дорогими моделями Viomi, в качестве минуса модели SE можно посчитать отсутствие раздельных контейнеров для воды и пыли (напомню, что здесь контейнер комбинированный). В остальном Viomi SE еще один добротный робот-пылесос, который предлагает все те же функции, что и более дорогие устройства. Возможно, это и делает его оптимальным выбором для поклонников хай-тека.

Подробнее..

Категории

Последние комментарии

  • Имя: Макс
    24.08.2022 | 11:28
    Я разраб в IT компании, работаю на арбитражную команду. Мы работаем с приламы и сайтами, при работе замечаются постоянные баны и лаги. Пацаны посоветовали сервис по анализу исходного кода,https://app Подробнее..
  • Имя: 9055410337
    20.08.2022 | 17:41
    поможем пишите в телеграм Подробнее..
  • Имя: sabbat
    17.08.2022 | 20:42
    Охренеть.. это просто шикарная статья, феноменально круто. Большое спасибо за разбор! Надеюсь как-нибудь с тобой связаться для обсуждений чего-либо) Подробнее..
  • Имя: Мария
    09.08.2022 | 14:44
    Добрый день. Если обладаете такой информацией, то подскажите, пожалуйста, где можно найти много-много материала по Yggdrasil и его уязвимостях для написания диплома? Благодарю. Подробнее..
© 2006-2024, personeltest.ru