Яндекс маршруты: автоматическое построение маршрутов в Яндекс Картах. |

Posted:

Дек 3, 2022

Comments:

0 Comments

Яндекс маршруты: автоматическое построение маршрутов в Яндекс Картах.

Содержание

Яндекс.Маршруты | MindMeister ментальными картами

Яндекс.Маршруты
создатель Tony Kael

1. Интерфейс

2. Маршрутная панель

2.1. Поле ввода часов

2.2. Поле ввода минут

2.3. Поле ввода адрес

2.3.1. Откуда

2.3.2. Куда

2.4. Переключатель режима маршрута

2.4.1. Оптимальный

2.4.2. Быстрый

2.4.3. Свой

2.5. Переключатель вида транспорта

2.5.1. Собственное авто

2.5.2. Каршеринг

2.5.3. Такси

2.5.4. Самокат

2.5.5. Велосипед

2.5.6. Пешком

3. Логотип Яндекс.Маршруты

4. Панель расчета

4.1. Расчет стоимости

4.2. Расчет времени в пути

4.3. Кнпока «Вызвать такси»

4.4. Кнопка каршеринга

4.5. Кнопка шеринга самоката

4.6. Кнопка шеринга велосипеда

5. Схема

6. Элементы управления

6.1. Кнопка увеличения масштаба

6.2. Кнопка уменьшения масштаба

6.

3. Ползунок регулирования масштаба

7. Кнопка «Открыть в Яндекс.Картах»

8. Кнопка «Условия использования»

9. Логотип Яндекс.Маршруты

9.1. Нажать

9.2. Выделить

10. Действия с построением маршрута

11. Ввод времени начала поездки

12. Ввод часов

13. Ввод минут

14. Ввод корректных данных

14.1. Часы отображаются в строке

15. Ввод некорректных данных

15.1. Подсвечивается красным, ошибка «Вы ввели некорректное время».

16. Оставить поле пустым

16.1. Без изменений

17. Ввод корректных данных

17.1. Часы отображаются в строке

18. Ввод некорректных данных

18.1. Подсвечивается красным, ошибка «Вы ввели некорректное время».

19. Оставить поле пустым

19.1. Без изменений

20. Ввод адреса

21. Ввод Откуда

22. Ввод Куда

23. Ввод корректных данных

23.1. Отображение точки A на карте

24. Ввод некорректных данных

24.

1. Подсвечивается красным, ошибка «Вы ввели некорректный адрес».

24.2. Точка А не отображается

24.3. При снятии фокуса данные удаляются

25. Оставить поле пустым

25.1. Без изменений

26. Ввод корректных данных

26.1. Отображение точки B на карте

27. Ввод некорректных данных

27.1. Подсвечивается красным, ошибка «Вы ввели некорректный адрес».

27.2. Точка B не отображается

27.3. При снятии фокуса данные удаляются

28. Оставить поле пустым

28.1. Без изменений

29. Логика

30. Действия с переключением маршрутов

31. Режим «Свой»

32. Режим «Оптимальный»

33. Режим «Быстрый»

34. Выбрать собственного авто

34.1. Расчет времени

34.1.1. Вывод данных

35. Выбрать пешком

35.1. Расчет времени

35.1.1. Вывод данных

36. Выбрать такси

36.1. Расчет времени

36.1.1. Вывод данных

36.2. Расчет стоимости

36. 2.1. Вывод данных

36.3. Заказать такси

36.3.1. Клик по кнопке

37. Выбрать велосипед

37.1. Расчет времени

37.1.1. Вывод данных

37.2. Расчет стоимости

37.2.1. Вывод данных

37.3. Шеринг велосипедов

37.3.1. Клик по кнопке

38. Выбрать самокат

38.1. Расчет времени

38.1.1. Вывод данных

38.2. Расчет стоимости

38.2.1. Вывод данных

38.3. Шеринг самоката

38.3.1. Клик по кнопке

39. Выбрать каршеринг

39.1. Расчет времени

39.1.1. Вывод данных

39.2. Расчет стоимости

39.2.1. Вывод данных

39.3. Кнопка каршеринга

39.3.1. Клик по кнопке

40. Выбрать режим «Оптимальный»

40.1. Расчет времени

40.1.1. Вывод данных

40.2. Расчет стоимости

40.2.1. Вывод данных

40.3. Построение маршрута на карте

41. Выбрать режим «Быстрый»

41.1. Расчет времени

41.1.1. Вывод данных

41.2. Расчет стоимости

41. 2.1. Вывод данных

41.3. Построение маршрута на карте

42. Действия со схемой

43. Действия с интерактивной картой

44. Действия с элементами масштабирования

44.1. Кнопка увеличения масштаба

44.2. Кнопка уменьшения масштаба

44.3. Ползунок регулирования масштаба

45. Кнопка Открыть в Яндекс.Картах

45.1. Клик по кнопке

46. Ссылка на Условия использования

46.1. Клик по кнопке

47. Карта города

47.1. Выделить область

47.2. Клик по карте

47.3. Скроллинг

48. Точка маршрута A

48.1. Клик по точке

48.2. Выделить

49. Точка маршрута B

49.1. Клик по точке

49.2. Выделить

50. Траектория маршрута

50.1. Клик по траектории

50.2. Клик по области на карте

Городской транспорт Великого Новгорода | Список маршрутов

Транспортное обслуживание

населения Великого Новгорода

Главная » Список маршрутов

Список маршрутов

Автобусы

Троллейбусы

№

Отправление

Прибытие

Отправление

Прибытие

Григорово

Сметанинская Мыза

Григорово

1а

Волховец/Георгиевская ул. ,3

Панковка

Волховец/Георгиевская ул.,3

Студенческая ул.

Панковка

Студенческая ул.

2к

Б.Московская ул.

9 км Псковского ш.

Б. Московская ул.

пр. Мира, 29

ПАО «Акрон»

пр. Мира, 44

ул. Державина

ул. Ломоносова

ул. Державина

Студенческая ул.

ПАО «Акрон»

Студенческая ул.

Московская ул.

Н.Мельница/7 км Нехинского ш.

Московская ул.

Октябрьская ул.

Юрьево

Октябрьская ул.

7а

Октябрьская ул.

Троицкая/Юрьево

Юрьево

Октябрьская ул.

п.Энергетиков/ Б.С.Петербургская ул.

Октябрьская ул.

п.Энергетиков/ Б.С.Петербургская ул.

8а

Парковая ул.

Октябрьская ул./ ул. Коровникова

ул. Коровникова / Октябрьская ул.

Парковая ул.

Октябрьская ул.

Волховский

Октябрьская ул.

9а

Панковка

Волховский

Панковка

Панковка/Псковская ул.

ул. Ворошилова

Псковская ул./Панковка

Григорово

Псковская ул.

Григорово

Б.Московская ул.

Волховский

Б. Московская ул.

Б.Московская ул.

Сметанинская Мыза

Б.Московская ул.

Сырково

Псковская ул.

Сырково

(Псковская ул.) пр. Мира, 29

ПАО «Акрон»

пр. Мира, 44

15а, 15ц

Прусская ул./пр.Мира

Лешино

пр.Мира/Прусская ул.

Б. Московская ул.

ул.Кочетова

Б. Московская ул.

9 км Псковского ш.

Б. Московская ул.

17а

Перспективная ул.

Прусская ул.

Перспективная ул.

Колмово

Сырково

Колмово

ул. Державина

пр.Мира

Колмово

ул. Державина

Колмово

пр.Мира

ул. Державина

ул. Коровникова

9 км Псковского ш.

ул. Коровникова

ул. Державина

ул. Советской Армии

Б.С.Петербургская ул.

ул. Державина

Прусская ул.

7 км Нехинского ш.

Прусская ул.

26a

Прусская ул.,15

7 км Нехинского шоссe

Прусская ул.15.

Панковка

ул. Кочетова

ул. Ломоносова

Панковка

35а

Панковка/Псковская ул.

ул.Ломоносова

ул.Кочетова

Панковка/Псковская ул.

Октябрьская ул.

Заречный / Сады

Октябрьская ул.

44м

Московская ул.

Ермолино / Ермолинское кладбище

Московская ул.

45м

пр. Мира,6

ул. Троицкая,24

пр. Мира,5

101

Октябрьская ул.

Кречевицы

Октябрьская ул.

п.Панковка (от ул.Дорожников,7)

Сырковское шоссе — ул. Рабочая, 61/5)

№

Отправление

Прибытие

Отправление

Прибытие

Б.С. Петербургская ул.

пр. Мира

Б.С. Петербургская ул.

Октябрьская ул.

Б.С. Петербургская ул.

Октябрьская ул.

пр. Мира

Октябрьская ул.

Текст ошибки:

Комментарий или отзыв о сайте:

]’.

В противном случае, если порт недоступен:

 $ telnet 203.0.113.1 80 Попытка 203.0.113.1...
telnet: невозможно подключиться к удаленному хосту: время ожидания подключения истекло

Примечание

это просто пример, можно использовать такие программы, как nc/nmap/wget/curl , но не ping!)
вы должны знать, как далеко находится Яндекс.Танк от сервиса, который вы
нравится тестировать. Большая нагрузка может сделать переключение безответственным или
перезагрузка, или как минимум это может привести к потерям сети, так что результаты теста
был бы искажен. Будь осторожен. Оценка пути может быть выполнена с помощью
исполнение 9Команда 0005 tracepath или ее аналоги
( tracert/traceroute ) на машине Яндекс. Танк:

 $ tracepath 203.0.113.1
1: tank.example.com (203.0.113.1) 0,084 мс pmtu 1450
1: target.load.example.com (203.0.113.1) достигнуто 20,919 мс
1: target.example.com (203.0.113.1) достигнуто 0,128 мс
Резюме: pmtu 1450 hops 1 back 64``
Количество прыжков = 1 означает, что танк и цель находятся в ближайшем месте.
$ трассировка 24.24.24.24
1: 1.example.com (203.0.113.1) 0,084 мс pmtu 1450
1: 2.example.com (203.0.113.1) 0,276 мс
1: 3.example.com (203.0.113.1) 0,411 мс
2: 4.example.com (203.0.113.1) 0,514 мс
3: 5.example.com (203.0.113.1) 10,690 мс
4: 6.example.com (203.0.113.1) 0,831 мс асимм 3
5: 7.example.com (203.0.113.1) 0,512 мс
6: 8.example.com (203.0.113.1) 0,525 мс асимм 5
7: нет ответа

Во втором примере лучше найти другой танк, расположенный ближе.

Настройка

Для достижения максимальной производительности необходимо настроить исходный сервер
системные ограничения:

 ulimit -n 30000
net.ipv4.tcp_max_tw_buckets = 65536
net.ipv4.tcp_tw_recycle = 1
net. ipv4.tcp_tw_reuse = 0
net.ipv4.tcp_max_syn_backlog = 131072
net.ipv4.tcp_syn_retries = 3
net.ipv4.tcp_synack_retries = 3
net.ipv4.tcp_retries1 = 3
net.ipv4.tcp_retries2 = 8
net.ipv4.tcp_rmem = 16384 174760 349520
net.ipv4.tcp_wmem = 16384 131072 262144
net.ipv4.tcp_mem = 262144 524288 1048576
net.ipv4.tcp_max_orphans = 65536
net.ipv4.tcp_fin_timeout = 10
net.ipv4.tcp_low_latency = 1
net.ipv4.tcp_syncookies = 0
net.netfilter.nf_conntrack_max = 1048576

Примечание

tcp_tw_recycle был удален, начиная с Linux 4.12.

Это связано с тем, что Linux теперь рандомизирует метки времени для каждого соединения, и они не увеличиваются монотонно. Если вы используете Linux 4.12 с машинами, использующими tcp_tw_recycle, и временные метки TCP включены, вы увидите обрыв соединений. Вы, конечно, можете отключить его вот так echo 0 > /proc/sys/net/ipv4/tcp_timestamps (временно используйте sysctl.conf для постоянных изменений).

Подробности об удалении 4. 12 tcp_tw_recycle:
https://git.kernel.org/pub/scm/linux/kernel/git/torvalds/linux.git/commit/?id=4396e46187ca5070219b81773c4e65088dac50cc

Графовые технологии Яндекс.Такси: идеальный поиск без маршрутизации запросов к API | от Яндекс.Такси: Под капотом

Артем Бондаренко и Сергей Воронцов, Яндекс.Такси Маркетплейс Эффективность

Когда вы заказываете поездку, служба совместного использования постарается найти водителя, который сможет добраться до вас быстрее всего, чтобы вы тратили меньше времени на ожидание, а они проводили меньше времени за рулем бесплатно. Как правило, служба совместного использования использует API-интерфейс маршрутизации, предоставляемый Google Maps и т. д., чтобы проверять ожидаемое время прибытия, сравнивать его и выбирать для вас лучший автомобиль. Но этот простой поиск очень затратен и неэффективен в больших масштабах. В Яндекс.Такси мы нашли элегантное решение этой проблемы. Наш новый алгоритм на основе графа каждый раз находит самый быстрый автомобиль, исключая дорогостоящие вызовы API.

Пятнадцать лет назад, когда мы еще жили в мире без агрегаторов такси, время посадки могло достигать получаса и более. Диспетчеры вручную выбирали ближайший автомобиль из относительно небольшого количества. Когда на сцену вышли агрегаторы, количество доступных автомобилей резко возросло, а поиск ближайших водителей был автоматизирован. Но сегодня эффективность этого процесса оставляет райдшеринговые компании неудовлетворенными.

Когда речь идет о крупных участниках рынка, этот процесс необходимо оптимизировать вместе с требуемыми вычислительными ресурсами. Это как раз та задача, которую мы любим исследовать в Яндекс.Такси. В этом посте мы объясним, как мы придумали алгоритм, который элегантно решает эту проблему.

Начнем со «старого» прямого подхода.

В реальном мире автомобили передвигаются по дорогам. Но в электронном мире агрегаторы знают только свои координаты на плоскости. Они понятия не имеют о том, на какой улице находится транспортное средство или по какому пути оно должно ехать, чтобы подобрать водителя. Легко понять, почему знание дорожной сети и дорожного движения имеет решающее значение для определения того, какой автомобиль быстрее доберется туда. Вот тут-то и приходят на помощь службы маршрутизации.

Приложения для совместных поездок хотят рассчитать время прибытия в пункт выдачи для каждого доступного автомобиля. Традиционно они используют службу маршрутизации для отображения маршрутов для каждого транспортного средства на основе текущего трафика.

Но вот в чем проблема: запросы маршрутизации стоят денег. Невозможно каждый раз спрашивать маршрутную службу о каждой машине в городе, не разорившись. Предположим, есть город со 100 000 запросов в день и 1 000 доступных автомобилей в любой момент времени. Оценка времени прибытия каждой машины в город может стоить десятки или даже сотни тысяч долларов в день, что непозволительно дорого.

Для нашего метода мы использовали услуги маршрутизации нашей материнской компании, предоставляемые Яндекс-картами. Иметь собственную службу маршрутизации — огромное преимущество, но каждый дополнительный запрос маршрутизации по-прежнему не был бесплатным, потому что увеличивал нагрузку на наш сервер.

Значит, нужно было еще как-то ограничить количество проверяемых машин. Но поскольку все, что вы знаете об автомобилях, это их координаты, вы можете выбрать только ближайшие автомобили по геометрическому расстоянию (то есть по кругу). Действительно, проверять водителей на другом конце города было бы бессмысленно.

К сожалению, бывают случаи, когда круг вокруг пункта выдачи, который обычно работает нормально, не будет содержать ближайшую машину. Подумайте о всаднике, ожидающем на одной стороне реки, и нескольких водителях, ожидающих на другой стороне без каких-либо близлежащих мостов. Этот случай может показаться редким, но по мере того, как ваше приложение масштабируется и начинает обслуживать миллионы людей, вы обнаружите, что теряете оптимальные совпадения в значительном количестве случаев. Это означает, что, когда вы ограничиваете запросы службы маршрутизации меньшим кругом вокруг точки посадки, вы увеличиваете риск того, что вы не найдете машину, которая может быстро забрать водителя.

Это приводит к следующему компромиссу:

● Экономия на количестве маршрутов, запрошенных у службы маршрутизации, но есть риск не найти самую быструю машину

● Или всегда находить водителя с самым быстрым временем посадки, но оплачивать до конца зубы в плате за услуги маршрутизации.

Разработанный нами новый алгоритм устраняет компромисс между эффективностью и ценой: он гарантирует, что каждый раз будет найден самый быстрый автомобиль, и делает излишними запросы к дорогостоящим службам маршрутизации. Это может звучать как волшебство, но за этим стоит тяжелая работа. Нам пришлось разобрать весь процесс сопоставления и собрать новый с новыми структурами данных и новыми алгоритмами, оптимизированными в каждом дюйме для задачи.

Мы начали с рассмотрения технических сервисов маршрутизации, используемых для обработки запросов от приложений для совместного использования. Обычно он основан на данных городской дорожной сети и трафика, включая расположение улиц, их соединения, направления движения на этих улицах и скорость движения. Служба маршрутизации находит самый быстрый маршрут из одной точки в другую и прогнозирует время, которое потребуется машине, чтобы проехать по нему. Затем приложение для совместного использования сравнивает ожидаемое время прибытия всех доступных водителей в определенной близости, чтобы выбрать самого быстрого. Поэтому приложения для совместного использования полагаются на внешние службы маршрутизации, чтобы знать, как быстро водители могут добраться до места посадки.

Легко понять, что если бы у нас были все эти знания, мы могли бы каждый раз правильно находить самую быструю машину. Вот почему мы решили интегрировать структуру дорожных сетей в наши системы. Мы построили структуру данных графа с ребрами, представляющими улицы, узлами, представляющими перекрестки, и всеми характеристиками, необходимыми для расчета оптимального маршрута и времени прибытия, включая ограничения движения и скорость движения на каждом ребре. Теперь Яндекс.Такси видит автомобили не как массу точек на поверхности, а как местоположения в структуре данных графа.

Имея эту структуру, мы используем один из наших алгоритмов «обхода графа» для поиска на графе и обнаружения водителя, который первым достигнет точки посадки. Более того, алгоритм может найти любое заданное количество автомобилей в порядке ожидаемого времени прибытия.

Обратите внимание, что без данных о трафике в реальном времени было бы невозможно правильно предсказать время прибытия автомобилей. Знать систему дорог недостаточно, потому что текущие условия движения сильно влияют на то, сколько времени потребуется, чтобы добраться из пункта А в пункт Б.

Как упоминалось выше , Яндекс.Такси имеет огромное преимущество перед другими компаниями, предоставляющими услуги такси, когда речь идет о картографии и навигации в реальном времени. У нас есть доступ к картам и предельно точным, регулярно обновляемым данным о дорожной инфраструктуре от собственных геосервисов Яндекса, нашей материнской компании. Кроме того, мы полагаемся на геосервисы Яндекса для получения данных о пробках в режиме реального времени, что необходимо для точной оценки времени прибытия. Яндекс.Такси использует эти тесные отношения для создания лучших в своем классе технологий и услуг.

Две части — график и данные о дорожном движении в режиме реального времени — взаимодействуют в гармонии, образуя совершенно новый способ сопоставления гонщиков и водителей. Мы устранили необходимость запрашивать время прибытия каждого автомобиля поблизости от службы маршрутизации. Имея дорожную инфраструктуру и данные о трафике в реальном времени под одним капотом, мы создали алгоритм, который просматривает дорожный граф и находит автомобили строго в порядке времени посадки. Другими словами, мы решили задачу «ближайшая машина» максимально точно, без необходимости многочисленных запросов маршрутизации. И вишенка на торте: наш подход также определяет произвольное количество ближайших автомобилей с максимальной эффективностью.

This entry was posted in Популярное