jintaekimmm / draw-a-route-on-the-map

위치 정보를 가지고 이동경로 그리기

GPS 이동 경도를 지도에 그리기

수집한 GPS 정보(위도, 경도)로 지도에 이동 경로를 그려본다

코드 내용은 draw-a-route-on-the-map.ipynb 주피터 파일에 있습니다

custom javascript plots과 같은 대화형 기능은 github repository 에서 정상적으로 동작하지 않습니다 (*Ref : folium-map-fail-to-render-in-notebook-on-github)

때문에 지도가 정상적으로 표시된 주피서 내용은 아래 링크를 통해 nbviewer를 통해 확인해야 됩니다

nbviewer : draw-a-route-on-the-map.ipynb

위치정보 수집

위도, 경도와 같은 GPS 위치정보는 별도의 외부 데이터를 사용하지 않고 직접 수집하여 사용하였다

Traccar를 사용하여 직접 위치 정보를 수집하였고, 별도의 많은 설정을 하지 않아도 쉽게 위치 정보를 수집할 수 있다

여기서는 기본 설정에서 위치 정보만 Database에 저장하여 사용하였다

• Traccar - Modern GPS Tracking Platform
• Traccar - Quick Start
• Traccar - Client

위치 정보 전처리

Traccar에 저장되는 Speed 값은 km/h가 아니라 knots 단위로 저장되므로, 단위를 변환해주었다

df['speed'] = df['speed'].apply(lambda x : x * 1.852)

devicetime이 UTC로 저장되어, KST로 변환해주었다

df['devicetime'] = df['devicetime'].apply(lambda x: x + timedelta(hours=9))

데이터 분할

하루치 이동 경로를 모두 가져와 처리하였는데, 총 세번의 이동 경로를 가진다(아침/저녁/야간)

개별 이동경로에 따라 그리기 위해서 시간 차로 데이터를 분할하였다

# 데이터를 자르기 위해 데이터간의 시간차를 구한다
# 시간차가 1시간 이상인 경우, 별도의 경로로 구분하여 자른다
df['diffTime'] = df['devicetime'].diff()
df['diffTime'] = df['diffTime'].fillna(pd.Timedelta('00:00:00'))

# 1시간 이상 차이가 나는 데이터를 구한다
split_time_df = df['diffTime'] > pd.Timedelta(1, unit='h')

# 1시간 이상 차이가나는 데이터의 인덱스를 가져온디
split_idx = list(df[split_time_df].index)
split_idx

# 첫번째 이동 경로의 Dataframe을 필터링한다
route1 = df[:split_idx[0]]

# 두번째 이동 경로의 Dataframe을 필터링한다
route2 = df[split_idx[0]+1:split_idx[1]]

# 세번째 이동 경로의 Dataframe을 필터링한다
route3 = df[split_idx[1]+1:]

이동 경로 그리기

분할한 dataframe의 위치정보를 가지고 이동 경로를 그린다

이동 경로를 그리는 부분만을 따로 함수로 작성하였다

def draw_location_to_map(loc_df: pd.DataFrame):
    """
    이동경로가 담긴 Dataframe으로 이동경로를 그려 객체를 반환한다
    
    :param df:
    :return:
    """
    # latitude, longitude를 리스트로 변경한다
    locations = [[loc_df.loc[i, 'latitude'], loc_df.loc[i, 'longitude']] for i in loc_df.index]

    # 첫번째 위치를 지도에 표시한다
    route_map = folium.Map(locations[0], tiles='Cartodb Positron', zoom_start=12)
    
    # 차량의 속도를 컬러로 표시하기 위한 컬러 맵을 생성한다
    colormap = linear.RdYlGn_11.scale(float(loc_df['speed'].min()), float(loc_df['speed'].max())).to_step(10)
    colormap.caption = 'Speed'
    colormap.add_to(route_map)

    # 차량의 속도를 컬러로 표시하기 위해, speed 컬럼을 리스트로 생성한다
    speeds = loc_df['speed'].astype('float').to_list()
    
    # 위치 정보를 기준으로 지도에 이동경로를 그린다
    nope = folium.ColorLine(locations, colors=speeds, colormap=colormap, weight=4).add_to(route_map)
    
    return route_map

결과

draw-a-route-on-the-map's Issues

draw map