动画改变了制图行业。我们的高级软件开发人员讨论了实时 跟踪、动画流程以及制图的未来。
从历史上看，地图都是静态的，远程信息处理地图也不例外。建筑物、道路、标记和区域都显示为静态符号，这很合适。然而，车队和单个车辆也被描绘成静态图像——这意味着在过去，实时 跟踪并不是真正的实时的。
车辆本质上是动态的地图应该反映这种运动
动画在地图绘制中的引入改变了游戏规则。动画不仅仅是花哨的装饰，而是一种更充分地表现车辆本身动态的方式。借助主动跟踪，车辆的当前状态和位置可以以更高的速率报告，这样车辆的移动就会在地图上以动画形 式呈现，而不是显示为静态标记。
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传统地图与动画地图的比较
通常，地图会回答“哪里？”的问题。然而，当我们查看车辆时，我们经常想问的问题是“什么？”发生了什么事？位置只是答案的一部分。为了说明这一点，让我们看一看车辆转弯的例子。
传统地图会用两个地图标记来显示车辆从一条街道拐弯到另一条街道的过程：一个在拐弯前，一个在拐弯后。这能告诉我们什么呢？嗯，除了车辆确实拐弯外，没有太多信息。
在动画地图上，车辆几乎实时地在屏幕上移动。转弯显示为平稳流畅的动作。这是实时 跟踪。
动画车辆会有什么不同？无需引入任何数据，它就能告诉我们转弯事件是如何发生的。
动画可以让我们进一步了解
驾驶员行为——例如，我们可能会注意到车辆在转弯时没有减速，我们最好在中启用车队的紧急制动规则。
道路和环境条件——或者，我们可能会注意到转弯后车辆开始行驶得非常缓慢，并且经常停车。为什么？路面有问题吗？一开始走这条路线安全吗？我们是否应该指示其他车队成员绕道行驶？
这些问题永远不会被问到。使用传统的静态地图，存在忽视这个问题的风险。
了解事情发生的过程，会让我们提出“为什么”的问题，并更深入地了解车辆的活动。
你可能会问：“如果制作车辆动画这么好，为什么没人做呢？”事实上，这是一项技术性很强且困难的工作。
真的很难。
动画需要一系列关键事件的发生
车辆位置数据出现在地图上之前，必须通过蜂窝网络从车辆传输到服务器。
然后，数据通过光纤传输到 服务器，我们在那里检查这些数据是否可信以及是否违反任何车队规则。
最后，该设备位置通过 或以太网传送到浏览器，并在那里进行动画处理。
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管理实时 跟踪中的未知因素
在理想情况下，一切都会顺利，但这种情况很少见。即使一切顺利，仍然需要管理网络延迟和处理延迟。还有许多其他变量必须协调。车辆可能会穿过隧道或蜂窝覆盖较差的区域，从而大大增加数据传输时间。服务器在高峰时段的数据流量可能会高于平均水平。任何事情都可能发生——这是常态。软件开发人员的工作就是预测和管理这些问题，并确保一切顺利运行。
动画过程
采用两种方法来处理延迟。首先，我们稍微延迟动画，这样当新设备位置到达时，它看起来就像来自未来，所以我们让车辆朝着它移动。所有车辆都以 秒的动画延迟开始，这有助于处理最常见的数据流波动。由于有些车辆比其他车辆更幸运，它们在蜂窝覆盖更好的地区行驶，如果数据流足够稳定和可预测，我们将减少延迟。其他车辆的动画时钟可能会重新调整超过 秒，如果车辆状态之间的时间间隔非常不规则，则最多调整 秒。
其次，如果车辆正在直线行驶且没有新数据，我们会假设它将在接下来的 秒内继续沿同一方向行驶，并且大多数情况下确实如此。
我们克服的另一个问题是将传统的静态车辆和动画车辆组合在同一张地 同时也对现有的号码管理提出了新的要求 图上。如何区分两者？经过几次实验，我们发现在动画车辆周围添加一点光亮可以使其具有明显的视觉区别。当车辆在行程结束时停止或车辆超出蜂窝覆盖范围并且只知道最后一个位置时，光亮会消失，车辆标记会进入静态样式。
地图绘制的未来
主动跟踪动画已经取得了长足进步。我们减少了动画延迟，并引入了车辆位置预测算法，即使网络故障导致数据流意外暂停，动画仍可继续播放。但这项工作还远未结束。
我们的目标是尽可能减少延迟。借助 在数据处理方 es电话号码 面的专业知识，我们可以实现这一目标。系统现在每天处理 亿个数据点，即每分钟约 万个数据点。通过分析基础街道数据，可以改进车辆位置预测。如果在附近没有出口的高速公路上行驶的车辆不太可能突然转弯，那么根据车速，我们可以安全地预测到下一个出口坡道。此外，我们可能会从浏览器轮询新车辆位置数据转移到服务器推送通知。这既可以减少 数据传输延迟，又可以帮助我们进一步进行位置预测。
未来地图绘制将迎来许多发展
车辆行为的许多其他方面都可以可视化，例如车辆加速或减速的强度。目前，动画路径严格遵循 点。未来，车辆路径可以精确遵循街道形状，准确显示车辆在交通信号灯处开始移动或转弯的方式。地图视图也可以从车辆作为抽象的示意图转移到载人的真实车辆。集成和文本或标志识别也是地图令人兴奋的未来的一部分。
