CN110887495A - 云平台实时路况在城市应急gis平台中应用的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了云平台实时路况在城市应急GIS平台中应用的方法，拾取导航路径分析起止点WGS84坐标并将其转换成起止点云平台坐标，计算路径导航分析结果数据，得到控制点坐标集合，构建多项式拟合模型，匹配合适的多项式拟合模型，生成路径导航分析结果预处理数据，创建导航路线节点图层和导航路线图层，将路径导航分析结果预处理数据导入导航路线节点图层，再以导航路线节点图层为基础，将导航路线节点图层和导航路线图层加载到GIS平台地图中进行渲染、展现。本发明利用开放云平台云服务资源，低成本实现为自建基础地理信息平台赋能，提升自建基础地理信息平台服务能力和水平，以更好的展现自建基础地理信息平台建设带来的实际应用价值。

Description

云平台实时路况在城市应急GIS平台中应用的方法
技术领域
本发明涉及地理信息技术及云平台API应用技术领域，尤其涉及的是一种云平台实时路况在城市应急GIS平台中应用的方法。
背景技术
当前，地理信息已经成为政府及各企事业单位业务中不可或缺的部分，越来越多政府部门、企事业单位都自己建设为满足本行业实现数据共享、数据交换等业务应用的公共平台——基础地理信息平台。基础地理信息平台整合已有的基础地理信息，实现数据的集成与共享，是各种地理信息的载体和空间定位基础。
随着互联网、云计算、大数据技术应用的成熟和发展，越来越多的开放云平台(如百度地图、天地图、高德地图等)为大众提供服务，为人们获取导航定位与位置服务信息带来了便利。开放云平台还开放可以访问调用的API接口，具备针对外部系统访问平台数据提供技术支撑和云服务能力。
根据互联网地图服务规定，国内互联网地图必须使用国测局加密的gcj02坐标系，高德和谷歌在中国的坐标都是这一坐标系，百度更是在gcj02的基础上，又做一次加密。因此，通过访问调用开放云平台API获取到的点位坐标直接叠加到基于WGS84坐标系的GIS平台都会产生一定的偏移。
如何有效利用开放云平台云服务资源，实现对自建基础地理信息平台进行赋能，提升自建基础地理信息平台服务能力和水平，使自建基础地理信息平台价值得到充分的发挥，是目前需要解决的问题。下面以开放云平台提供的实时路况获取API和WGS84坐标转换为自定义坐标API为基础，设计基于WGS84坐标系的自建基础地理信息平台实现城市交通路况分析与展示系统，研究由开放云平台坐标到WGS84坐标的转换方法。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是：提供一种云平台实时路况在城市应急GIS平台中应用的方法，利用开放云平台云服务资源，实现对自建基础地理信息平台进行赋能，提升自建基础地理信息平台服务能力和水平，使自建基础地理信息平台价值得到充分的发挥。
本发明的技术方案如下：一种云平台实时路况在城市应急GIS平台中应用的方法，其中，云平台为开放云平台，GIS平台为基于WGS84坐标系GIS平台，包括步骤：
S1、基于WGS84坐标系GIS平台，拾取导航路径分析起点WGS84坐标(xq-wgs,yq-wgs)和终点WGS84坐标(xz-wgs,yz-wgs)；
S2、调用云平台由WGS84坐标转云平台坐标API，将S1所述导航路径分析起点WGS84坐标(xq-wgs,yq-wgs)和终点WGS84坐标(xz-wgs,yz-wgs)分别转换成导航路径分析起点云平台坐标(xq-gcj,yq-gcj)和终点云平台坐标(xz-gcj,yz-gcj)；
S3、调用云平台路径导航分析API并导入S2所述导航路径分析起点云平台坐标(xq-gcj,yq-gcj)和终点云平台坐标(xz-gcj,yz-gcj)作为路径导航分析计算参数，得到云平台路径导航分析结果数据；
所述云平台路径导航分析结果数据包括一组有序的导航路线节点对象数据以及相应的实时路况特征对象数据，其中，导航路线节点坐标为云平台坐标；
S4、基于WGS84坐标系GIS平台，按公里网格进行划分控制点采样区域，得到控制点采样区域序列；
S5、根据S4所述控制点采样区域序列分别按等间距获取采样点WGS84坐标集合；
S6、遍历S4所述控制点采样区域序列得到控制采样点WGS84坐标集合，调用云平台的WGS84坐标转换为云平台坐标API，将所述控制采样点WGS84坐标集合各坐标项转换成云平台坐标，所述云平台坐标与S5所述采样点WGS84坐标合集形成由云平台坐标转换成WGS84坐标的控制点对；
S7、基于S6所述控制点对构建由云平台坐标转换成WGS84坐标的多项式拟合模型；
S8、通过比对匹配多项式拟合模型，将S3所述路径导航分析结果数据的导航路线节点云平台坐标转换成导航路线节点WGS84坐标，并附加到S3所述路径导航分析结果数据，从而生成路径导航分析结果预处理数据；
S9、基于WGS84坐标系GIS平台，创建导航路线节点图层和导航路线图层，并将S8所述路径导航分析结果预处理数据导入到所述导航路线节点图层，再以所述导航路线节点图层为基础，生成所述导航路线图层数据；
S10、基于WGS84坐标系GIS平台，将S9所述导航路线节点图层和导航路线图层加载到GIS平台地图中，根据S8所述路径导航分析结果预处理数据所包含的实时路况特征值设置相应渲染符号，从而实现对所述导航路线节点图层和导航路线图层进行渲染。
优选地，所述S5中，等间距为100m，获取采样点WGS84坐标集合为{(x0,y0),(x1,y0),(x2,y0)…(x10,y10)}。
优选地，所述S6中，将所述控制采样点WGS84坐标集合各坐标项转换成云平台坐标后，得到与S5所述采样点WGS84坐标集合{(x0,y0),(x1,y0),(x2,y0)…(x10,y10)}对应的11×11云平台坐标集合{(gcjx0,gcjy0),(gcjx1,gcjy0),(gcjx2,gcjy0)…(gcjx10,gcjy10)}，从而得到由云平台坐标转换成WGS84坐标的控制点对集合。
优选地，所述S7中，多项式拟合模型为将云平台坐标的每个点(Xgcj Ygcj Zgcj)强制符合到WGS84坐标系下(X84Y84Z84)，它们由总趋势性变化和随机因数误差组成，其公式(1)如下：
(1)、(X84Y84Z84)＝f(Xgcj Ygcj Zgcj)+ε；
对公式(1)进行简化分别得到公式(2)、公式(3)、公式(4)如下：
(2)、Xbd＝X84+A0+A1X1+A2Y1+A3Z1+A4X1Y1+A5X1Z1+A6Y1Z1+A7X1 2+A8Y1 2+A9Z1 2
(3)、Ybd＝X84+B0+B1X1+B2Y1+B3Z1+B4X1Y1+B5X1Z1+B6Y1Z1+B7X1 2+B8Y1 2+B9Z1 2
(4)、Zbd＝X84+C0+C1X1+C2Y1+C3Z1+C4X1Y1+C5X1Z1+C6Y1Z1+C7X1 2+C8Y1 2+C9Z1 2
公式(2)、公式(3)、公式(4)中的A0至A9、B0至B9和C0至C9均为多项式的系数，为求这些系数，通过公共点坐标采用最小二乘方法进行求解，利用多项式对需要作坐标转换的坐标进标转换。
优选地，还包括步骤S01：重复S6和S7，根据S6中的控制点对集合与S7中云平台坐标转换成WGS84坐标的多项式拟合模型之间的对应关系构建多项式拟合模型序列。
优选地，还包括步骤S02：针对S3所述云平台路径导航分析结果数据，遍历其所包含导航路线节点对象，分别读取导航路线节点云平台坐标。
优选地，还包括步骤S03：将读取的导航路线节点云平台坐标与S6中所述控制点对集合进行比对，判断导航路线节点云平台坐标落于哪个云平台坐标集合范围内，从而确定导航路线节点云平台坐标所对应的云平台坐标集合。
优选地，还包括步骤S04：将确定导航路线节点云平台坐标所对应的云平台坐标集合与多项式拟合模型序列进行比对，从而确定导航路线节点云平台坐标进行坐标转换所应采用的多项式拟合模型。
优选地，还包括步骤S05：将确定的多项式拟合模型对导航路线节点云平台坐标进行坐标转换，得到导航路线节点WGS84坐标。
优选地，所述S8中，重复S02～S05，得到S3所述导航路线节点对象所对应的导航路线节点WGS84坐标集合，并附加到S3所述路径导航分析结果数据中，从而生成路径导航分析结果预处理数据。
采用上述各个技术方案，本发明有效利用开放云平台云服务资源，投入低成本实现为自建基础地理信息平台赋能，提升自建基础地理信息平台服务能力和水平，以更好的展现自建基础地理信息平台建设带来的实际应用价值。
附图说明
图1为本发明的流程示意图；
图2为本发明的采样点矩阵示意图；
图3为本发明的坐标转换控制点对对应关系示意图。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施例，对本发明进行详细说明。
如图1，本实施例提供了一种云平台实时路况在城市应急GIS平台中应用的方法，其中，云平台为开放云平台，GIS平台为基于WGS84坐标系GIS平台，包括步骤：
S1、基于WGS84坐标系GIS平台，以道路网数据为参照，在地图上分别拾取导航路径分析起点WGS84坐标(xq-wgs,yq-wgs)和终点WGS84坐标(xz-wgs,yz-wgs)；
S2、调用云平台由WGS84坐标转云平台坐标API，将S1所述导航路径分析起点WGS84坐标(xq-wgs,yq-wgs)和终点WGS84坐标(xz-wgs,yz-wgs)分别转换成导航路径分析起点云平台坐标(xq-gcj,yq-gcj)和终点云平台坐标(xz-gcj,yz-gcj)；
S3、调用云平台路径导航分析API并导入S2所述导航路径分析起点云平台坐标(xq-gcj,yq-gcj)和终点云平台坐标(xz-gcj,yz-gcj)作为路径导航分析计算参数，得到云平台路径导航分析结果数据；
所述云平台路径导航分析结果数据包括一组有序的导航路线节点对象数据以及相应的实时路况特征对象数据，其中，导航路线节点坐标为云平台坐标；
S4、基于WGS84坐标系GIS平台，按公里网格进行划分控制点采样区域，得到控制点采样区域序列；
S5、根据S4所述控制点采样区域序列分别按等间距获取采样点WGS84坐标集合；
S6、遍历S4所述控制点采样区域序列得到控制采样点WGS84坐标集合，调用云平台的WGS84坐标转换为云平台坐标API，将所述控制采样点WGS84坐标集合各坐标项转换成云平台坐标，所述云平台坐标与S5所述采样点WGS84坐标合集形成由云平台坐标转换成WGS84坐标的控制点对；
S7、基于S6所述控制点对构建由云平台坐标转换成WGS84坐标的多项式拟合模型；
S8、通过比对匹配多项式拟合模型，将S3所述路径导航分析结果数据的导航路线节点云平台坐标转换成导航路线节点WGS84坐标，并附加到S3所述路径导航分析结果数据，从而生成路径导航分析结果预处理数据；
S9、基于WGS84坐标系GIS平台，创建导航路线节点图层和导航路线图层，并将S8所述路径导航分析结果预处理数据导入到所述导航路线节点图层，再以所述导航路线节点图层为基础，生成所述导航路线图层数据；
S10、基于WGS84坐标系GIS平台，将S9所述导航路线节点图层和导航路线图层加载到GIS平台地图中，根据S8所述路径导航分析结果预处理数据所包含的实时路况特征值设置相应渲染符号，从而实现对所述导航路线节点图层和导航路线图层进行渲染、展现。
进一步地，S1所述基于WGS84坐标系GIS平台，拾取导航路径分析起止点WGS84坐标，为后续路径导航分析计算参数提供数据支撑。
进一步地，S3所述云平台路径导航分析结果数据，包括一组有序的导航路线节点对象数据以及相应的实时路况特征对象数据，为后续由云平台坐标转换成WGS84坐标坐标转换、基于WGS84坐标系GIS平台导航路线及实时路况渲染、展现提供数据支撑。
进一步地，S4所述基于WGS84坐标系GIS平台，按公里网格进行划分控制点采样区域，构建控制点采样区域序列，为后续基于较小范围控制点采样区域获取采样点提供数据支撑。
进一步地，S6所述遍历S4所述控制点采样区域序列得到控制采样点WGS84坐标集合，调用云平台的WGS84坐标转换为云平台坐标API，将所述控制采样点WGS84坐标集合各坐标项转换成云平台坐标，从而得到S5所述控制采样点WGS84坐标集合相云平台坐标集合，所述云平台坐标与S5所述控制采样点WGS84坐标形成由云平台坐标转换成WGS84坐标的控制点对，为后续构建由云平台坐标转换成WGS84坐标的多项式拟合模型提供数据支撑。
更进一步地，如图2，所述S5中，等间距为100m，获取采样点WGS84坐标集合为{(x0,y0),(x1,y0),(x2,y0)…(x10,y10)}。
更进一步地，如图3，所述S6中，将所述控制采样点WGS84坐标集合各坐标项转换成云平台坐标后，得到与S5所述采样点WGS84坐标集合{(x0,y0),(x1,y0),(x2,y0)…(x10,y10)}对应的11×11云平台坐标集合{(gcjx0,gcjy0),(gcjx1,gcjy0),(gcjx2,gcjy0)…(gcjx10,gcjy10)}，从而得到由云平台坐标转换成WGS84坐标的控制点对集合。
更进一步地，所述S7中，多项式拟合模型为将云平台坐标的每个点(Xgcj Ygcj Zgcj)强制符合到WGS84坐标系下(X84Y84Z84)，它们由总趋势性变化和随机因数误差组成，其公式(1)如下：
(1)、(X84Y84Z84)＝f(Xgcj Ygcj Zgcj)+ε；
对公式(1)进行简化分别得到公式(2)、公式(3)、公式(4)如下：
(2)、Xbd＝X84+A0+A1X1+A2Y1+A3Z1+A4X1Y1+A5X1Z1+A6Y1Z1+A7X1 2+A8Y1 2+A9Z1 2
(3)、Ybd＝X84+B0+B1X1+B2Y1+B3Z1+B4X1Y1+B5X1Z1+B6Y1Z1+B7X1 2+B8Y1 2+B9Z1 2
(4)、Zbd＝X84+C0+C1X1+C2Y1+C3Z1+C4X1Y1+C5X1Z1+C6Y1Z1+C7X1 2+C8Y1 2+C9Z1 2
公式(2)、公式(3)、公式(4)中的A0至A9、B0至B9和C0至C9均为多项式的系数，为求这些系数，通过公共点坐标采用最小二乘方法进行求解，利用多项式对需要作坐标转换的坐标进标转换。
更进一步地，还包括步骤S01：重复S6和S7，根据S6中的控制点对集合与S7中云平台坐标转换成WGS84坐标的多项式拟合模型之间的对应关系构建多项式拟合模型序列。
更进一步地，还包括步骤S02：针对S3所述云平台路径导航分析结果数据，遍历其所包含导航路线节点对象，分别读取导航路线节点云平台坐标。
更进一步地，还包括步骤S03：将读取的导航路线节点云平台坐标与S6中所述控制点对集合进行比对，判断导航路线节点云平台坐标落于哪个云平台坐标集合范围内，从而确定导航路线节点云平台坐标所对应的云平台坐标集合。
更进一步地，还包括步骤S04：将确定导航路线节点云平台坐标所对应的云平台坐标集合与多项式拟合模型序列进行比对，从而确定导航路线节点云平台坐标进行坐标转换所应采用的多项式拟合模型。
更进一步地，还包括步骤S05：将确定的多项式拟合模型对导航路线节点云平台坐标进行坐标转换，得到导航路线节点WGS84坐标。
更进一步的，步骤S8中，重复步骤S02～S05，得到S3所述导航路线节点对象所对应的导航路线节点WGS84坐标集合，并附加到S3所述路径导航分析结果数据中，从而生成路径导航分析结果预处理数据。
本发明的主要实施步骤如下：
①基于WGS84坐标系GIS平台，拾取导航路径分析起止点坐标；
②将导航路径分析起止点坐标转换成云平台起止点坐标；
③云平台路径导航分析API，导入起止点云平台坐标作为路径导航分析计算参数，得到云平台路径导航分析结果数据；
④基于WGS84坐标系GIS平台，按公里网格划分控制点采样区域，构建控制点采样区域序列，并根据控制点采样区域序列分别按等间距获取采样点WGS84坐标集合；
⑤调用云平台的WGS84坐标转换为云平台坐标API，将控制采样点WGS84坐标集合各坐标项转换成云平台坐标，云平台坐标与控制采样点WGS84坐标形成由云平台坐标转换成WGS84坐标的控制点对；
⑥基于控制点对构建由云平台坐标转换成WGS84坐标的多项式拟合模型；
⑦通过比对匹配多项式拟合模型，将路径导航分析结果数据的导航路径节点云平台坐标转换成WGS84坐标，生成路径导航分析结果预处理数据；
⑧基于WGS84坐标系GIS平台，创建导航路线节点图层和导航路线图层，并将路径导航分析结果预处理数据导入到导航路线节点图层，再以所述导航路线节点图层为基础，生成所述导航路线图层数据；
⑨基于WGS84坐标系GIS平台，将导航路线节点图层和导航路线图层加载到GIS平台地图中，根据实时路况特征值设置相应渲染符号，对导航路线节点图层和导航路线图层进行渲染、展示。
采用上述各个技术方案，本发明以自建基础地理信息平台为基础，通过调用开放云平台API，实现了自定义导航起止点间导航路线实时路况获取；利用公里网格构建控制点采样区域序列，进一步构建多项式拟合模型，为后续将导航路线节点云平台坐标转换为自建基础地理信息平台的地图坐标提供支撑；最后将导航路线实时路况叠加到自建基础地理信息平台进行渲染展示。有效利用开放云平台云服务资源，投入低成本实现为自建基础地理信息平台赋能，提升自建基础地理信息平台服务能力和水平，以更好的展现自建基础地理信息平台建设带来的实际应用价值。
以上仅为本发明的较佳实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种云平台实时路况在城市应急GIS平台中应用的方法，其中，云平台为开放云平台，GIS平台为基于WGS84坐标系GIS平台，其特征在于，包括步骤：
S1、基于WGS84坐标系GIS平台，拾取导航路径分析起点WGS84坐标(xq-wgs,yq-wgs)和终点WGS84坐标(xz-wgs,yz-wgs)；
S2、调用云平台由WGS84坐标转云平台坐标API，将S1所述导航路径分析起点WGS84坐标(xq-wgs,yq-wgs)和终点WGS84坐标(xz-wgs,yz-wgs)分别转换成导航路径分析起点云平台坐标(xq-gcj,yq-gcj)和终点云平台坐标(xz-gcj,yz-gcj)；
S3、调用云平台路径导航分析API并导入S2所述导航路径分析起点云平台坐标(xq-gcj,yq-gcj)和终点云平台坐标(xz-gcj,yz-gcj)作为路径导航分析计算参数，得到云平台路径导航分析结果数据；
所述云平台路径导航分析结果数据包括一组有序的导航路线节点对象数据以及相应的实时路况特征对象数据，其中，导航路线节点坐标为云平台坐标；
S4、基于WGS84坐标系GIS平台，按公里网格进行划分控制点采样区域，得到控制点采样区域序列；
S5、根据S4所述控制点采样区域序列分别按等间距获取采样点WGS84坐标集合；
S6、遍历S4所述控制点采样区域序列得到控制采样点WGS84坐标集合，调用云平台的WGS84坐标转换为云平台坐标API，将所述控制采样点WGS84坐标集合各坐标项转换成云平台坐标，所述云平台坐标与S5所述采样点WGS84坐标合集形成由云平台坐标转换成WGS84坐标的控制点对；
S7、基于S6所述控制点对构建由云平台坐标转换成WGS84坐标的多项式拟合模型；
S8、通过比对匹配多项式拟合模型，将S3所述路径导航分析结果数据的导航路线节点云平台坐标转换成导航路线节点WGS84坐标，并附加到S3所述路径导航分析结果数据，从而生成路径导航分析结果预处理数据；
S9、基于WGS84坐标系GIS平台，创建导航路线节点图层和导航路线图层，并将S8所述路径导航分析结果预处理数据导入到所述导航路线节点图层，再以所述导航路线节点图层为基础，生成所述导航路线图层数据；
S10、基于WGS84坐标系GIS平台，将S9所述导航路线节点图层和导航路线图层加载到GIS平台地图中，根据S8所述路径导航分析结果预处理数据所包含的实时路况特征值设置相应渲染符号，从而实现对所述导航路线节点图层和导航路线图层进行渲染、展现。
2.根据权利要求1所述的云平台实时路况在城市应急GIS平台中应用的方法，其特征在于，所述S5中，等间距为100m，获取采样点WGS84坐标集合为{(x0,y0),(x1,y0),(x2,y0)…(x10,y10)}。
3.根据权利要求2所述的云平台实时路况在城市应急GIS平台中应用的方法，其特征在于，所述S6中，将所述控制采样点WGS84坐标集合各坐标项转换成云平台坐标后，得到与S5中所述采样点WGS84坐标集合{(x0,y0),(x1,y0),(x2,y0)…(x10,y10)}对应的11×11云平台坐标集合{(gcjx0,gcjy0),(gcjx1,gcjy0),(gcjx2,gcjy0)…(gcjx10,gcjy10)}，从而得到由云平台坐标转换成WGS84坐标的控制点对集合。
4.根据权利要求1所述的云平台实时路况在城市应急GIS平台中应用的方法，其特征在于，所述S7中，多项式拟合模型为将云平台坐标的每个点(Xgcj YgcjZgcj)强制符合到WGS84坐标系(X84 Y84 Z84)下，它们由总趋势性变化和随机因数误差组成，其公式(1)如下：
(1)、(X84 Y84 Z84)＝f(Xgcj Ygcj Zgcj)+ε；
对公式(1)进行简化分别得到公式(2)、公式(3)、公式(4)如下：
(2)、Xbd＝X84+A0+A1X1+A2Y1+A3Z1+A4X1Y1+A5X1Z1+A6Y1Z1+A7X1 2+A8Y1 2+A9Z1 2
(3)、Ybd＝X84+B0+B1X1+B2Y1+B3Z1+B4X1Y1+B5X1Z1+B6Y1Z1+B7X1 2+B8Y1 2+B9Z1 2
(4)、Zbd＝X84+C0+C1X1+C2Y1+C3Z1+C4X1Y1+C5X1Z1+C6Y1Z1+C7X1 2+C8Y1 2+C9Z1 2
公式(2)、公式(3)、公式(4)中的A0至A9、B0至B9和C0至C9均为多项式的系数，为求这些系数，通过公共点坐标采用最小二乘方法进行求解，利用多项式对需要作坐标转换的坐标进标转换。
5.根据权利要求4所述的云平台实时路况在城市应急GIS平台中应用的方法，其特征在于，还包括步骤S01：重复S6和S7，根据S6中的控制点对集合与S7中云平台坐标转换成WGS84坐标的多项式拟合模型之间的对应关系构建多项式拟合模型序列。
6.根据权利要求5所述的云平台实时路况在城市应急GIS平台中应用的方法，其特征在于，还包括步骤S02：针对S3所述云平台路径导航分析结果数据，遍历其所包含导航路线节点对象，分别读取导航路线节点云平台坐标。
7.根据权利要求6所述的云平台实时路况在城市应急GIS平台中应用的方法，其特征在于，还包括步骤S03：将读取的导航路线节点云平台坐标与S6中所述控制点对集合进行比对，判断导航路线节点云平台坐标落于哪个云平台坐标集合范围内，从而确定导航路线节点云平台坐标所对应的云平台坐标集合。
8.根据权利要求7所述的云平台实时路况在城市应急GIS平台中应用的方法，其特征在于，还包括步骤S04：将确定导航路线节点云平台坐标所对应的云平台坐标集合与多项式拟合模型序列进行比对，从而确定导航路线节点云平台坐标进行坐标转换所应采用的多项式拟合模型。
9.根据权利要求8所述的云平台实时路况在城市应急GIS平台中应用的方法，其特征在于，还包括步骤S05：将确定的多项式拟合模型对导航路线节点云平台坐标进行坐标转换，得到导航路线节点WGS84坐标。
10.根据权利要求9所述的云平台实时路况在城市应急GIS平台中应用的方法，其特征在于，所述S8中，重复S02～S05，得到S3所述导航路线节点对象所对应的导航路线节点WGS84坐标集合，并附加到S3所述路径导航分析结果数据中，从而生成路径导航分析结果预处理数据。
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