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まだ問題山積だけど、golangのCSVパースが通った。

package main

import (
	"encoding/csv"
	"encoding/json"
	"fmt"
	"strings"
)

type Location struct {
	Lat float64 `json:"lat"`
	Lng float64 `json:"lng"`
}

type Record struct {
	ID         int        `json:"id"`
	UserID     int        `json:"user_id"`
	Distance   float64    `json:"distance"`
	Place      []Location `json:"place"`
	Speed      []float64  `json:"speed"`
	Prediction int        `json:"prediction_type"`
	StartAt    string     `json:"start_at"`
	EndAt      string     `json:"end_at"`
}

func main() {
	// 提供されたCSVデータ
	csvData := `50,7,53.04935656638487,"[{""lat"": 34.6653, ""lng"": 135.2241}, {""lat"": 34.6653, ""lng"": 135.2241}, {""lat"": 34.6652, ""lng"": 135.2241}, {""lat"": 34.6652, ""lng"": 135.224}, {""lat"": 34.6651, ""lng"": 135.224}, {""lat"": 34.665, ""lng"": 135.224}, {""lat"": 34.6649, ""lng"": 135.2239}]","[0.0, 0.0001, 0.0002, 0.0002, 0.0004, 0.0004, 0.0004]",1,2023-03-03 07:40:00,2023-03-03 07:43:00`

	// CSVデータを読み込む
	r := csv.NewReader(strings.NewReader(csvData))
	record, err := r.Read()
	if err != nil {
		fmt.Println("CSVデータを読み込めません:", err)
		return
	}

	// CSVデータをパース
	id := record[0]
	userID := record[1]
	distance := record[2]
	placeJSON := record[3]
	speedJSON := record[4]
	prediction := record[5]
	startAt := record[6]
	endAt := record[7]

	// JSONデータをパース
	var place []Location
	if err := json.Unmarshal([]byte(placeJSON), &place); err != nil {
		fmt.Println("Placeデータをパースできません:", err)
		return
	}

	var speed []float64
	if err := json.Unmarshal([]byte(speedJSON), &speed); err != nil {
		fmt.Println("Speedデータをパースできません:", err)
		return
	}

	// パースしたデータを表示
	fmt.Println("ID:", id)
	fmt.Println("User ID:", userID)
	fmt.Println("Distance:", distance)
	fmt.Println("Place:", place)

	// Placeを要素単位で表示
	fmt.Println("Place:")
	for _, loc := range place {
		fmt.Printf("Lat: %.4f, Lng: %.4f\n", loc.Lat, loc.Lng)
	}

	fmt.Println("Speed:", speed)

	// Speedを要素単位で表示
	fmt.Println("\nSpeed:")
	for i, s := range speed {
		fmt.Printf("Index %d: %.4f\n", i, s)
	}

	fmt.Println("Prediction Type:", prediction)
	fmt.Println("Start At:", startAt)
	fmt.Println("End At:", endAt)
}

 

出力結果

ID: 50
User ID: 7
Distance: 53.04935656638487
Place: [{34.6653 135.2241} {34.6653 135.2241} {34.6652 135.2241} {34.6652 135.224} {34.6651 135.224} {34.665 135.224} {34.6649 135.2239}]
Place:
Lat: 34.6653, Lng: 135.2241
Lat: 34.6653, Lng: 135.2241
Lat: 34.6652, Lng: 135.2241
Lat: 34.6652, Lng: 135.2240
Lat: 34.6651, Lng: 135.2240
Lat: 34.6650, Lng: 135.2240
Lat: 34.6649, Lng: 135.2239
Speed: [0 0.0001 0.0002 0.0002 0.0004 0.0004 0.0004]

Speed:
Index 0: 0.0000
Index 1: 0.0001
Index 2: 0.0002
Index 3: 0.0002
Index 4: 0.0004
Index 5: 0.0004
Index 6: 0.0004
Prediction Type: 1
Start At: 2023-03-03 07:40:00
End At: 2023-03-03 07:43:00

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GNOMEデスクトップ環境でミリ秒を含むデジタル時計を表示するには、カスタムの拡張機能やウィジェットを使用することができます。以下は、GNOME拡張機能を使用してデジタル時計にミリ秒を追加する手順です。

GNOME拡張機能をインストール:
ミリ秒を含むデジタル時計を表示するために、GNOME Shellに拡張機能を追加する必要があります。このためには、GNOME拡張機能をインストールする必要があります。以下の手順でインストールできます。

a. GNOME Extensionsウェブサイトにアクセスします：https://extensions.gnome.org/
b. ウェブサイトで"GNOME Shellに追加"というボタンをクリックして、ブラウザ拡張機能をインストールします。

拡張機能の検索:
拡張機能を検索してインストールする前に、ミリ秒を含むデジタル時計を提供する拡張機能を見つける必要があります。GNOME拡張機能ウェブサイトで「clock」や「time」などのキーワードで検索し、適切な拡張機能を見つけます。例えば、"Digital Clock with Date" などの拡張機能がミリ秒を含むデジタル時計を提供していることがあります。

拡張機能のインストール:
選択した拡張機能を見つけたら、「GNOME Shellに追加」ボタンをクリックしてインストールします。

拡張機能の設定:
GNOME拡張機能アプリを開いて、インストールした拡張機能を有効にします。一般的に、GNOMEメニューの「拡張機能」または「Extensions」セクションから設定できます。

ミリ秒を含むデジタル時計の表示:
インストールした拡張機能を有効にしたら、GNOMEデスクトップ上にミリ秒を含むデジタル時計が表示されるはずです。

これで、GNOMEデスクトップ環境でミリ秒を含むデジタル時計を表示できるようになります。ただし、GNOME拡張機能はGNOMEバージョンに依存することがあるため、バージョンによっては異なる拡張機能が必要かもしれません。お使いのGNOMEバージョンに合った拡張機能を探し、設定してください。

「Linux でミリ秒まで表示するワンライナー時計」を参考にさせていただいています

ubuntuのGUIでxclockでアナログ時計を表示し、表示し続ける方法

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映像の遅延を測定する為に時計を表示する

「Linux でミリ秒まで表示するワンライナー時計」を参考にさせていただいています

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CREATE TABLE trips_test (
id serial PRIMARY KEY,
user_id integer,
distance double precision,
place point[],
speed double precision[],
prediction_type integer,
start_at timestamp,
end_at timestamp
);

INSERT INTO trips_test (user_id, distance, place) VALUES (1, 24.66249845798845, ARRAY[point '(34.7241, 135.1294)', point '(34.7241, 135.1294)', point '(34.7241, 135.1294)']);

moove=# INSERT INTO trips_test (user_id, distance, place)
moove-# VALUES (1, 24.66249845798845, ARRAY[point '(34.7241, 135.1294)', point '(34.7241, 135.1294)', point '(34.7241, 135.1294)']);
INSERT 0 1
moove=# select * from trips_test;
id | user_id | distance | place | speed | prediction_type | start_at | end_at
----+---------+-------------------+------------------------------------------------------------------+-------+-----------------+----------+--------
1 | 1 | 24.66249845798845 | {"(34.7241,135.1294)","(34.7241,135.1294)","(34.7241,135.1294)"} | | | |
(1 row)

 

上記のテーブルから、座標情報を一つ一つ取り出すにはどうしたら良いですか

 

SELECT id, user_id, unnest(place) AS single_point
FROM trips_test;

 

moove=# SELECT id, user_id, unnest(place) AS single_point
moove-# FROM trips_test;
id | user_id | single_point
----+---------+--------------------
1 | 1 | (34.7241,135.1294)
1 | 1 | (34.7241,135.1294)
1 | 1 | (34.7241,135.1294)

 

 

 

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Ubuntu 22.04にdockerをインストールする

を参考にして頂きつつ、インストール実施中。

私は、根拠なく、

$ sudo apt-get install docker-ce=5:24.0.4-1~ubuntu.22.04~jammy

を選びました。

ラズパイ4、Ubuntu22.04、で"docker compose"も動いているようです　ーー　"docker-compose"は動きません。

 

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-- カスタムプロトコルの識別子（任意の値を設定）

local NX_PROTOCOL = Proto("NXDlink", "nxdlink protocol dissector")

 

-- プロトコルのフィールド定義

local nx_protocol_fields = NX_PROTOCOL.fields

nx_protocol_fields.magic = ProtoField.string("nx_protocol.magic", "Magic Number")

nx_protocol_fields.message_length = ProtoField.uint32("nx_protocol.message_length", "Message Length")

nx_protocol_fields.source_address = ProtoField.uint32("nx_protocol.source_address", "Source Address")

nx_protocol_fields.destination_address = ProtoField.uint32("nx_protocol.destination_address", "Destination Address")

nx_protocol_fields.timestamp = ProtoField.uint32("nx_protocol.timestamp", "Timestamp")

nx_protocol_fields.message_number = ProtoField.uint32("nx_protocol.message_number", "Message Number")

nx_protocol_fields.m_ctl = ProtoField.uint32("nx_protocol.m_ctl", "M_CTL")

nx_protocol_fields.inq_id = ProtoField.string("nx_protocol.inq_id", "INQ_ID")

nx_protocol_fields.tcd = ProtoField.uint32("nx_protocol.tcd", "TCD")

nx_protocol_fields.ver = ProtoField.uint32("nx_protocol.ver", "VER")

nx_protocol_fields.gtid = ProtoField.string("nx_protocol.gtid", "GTID")

nx_protocol_fields.mode = ProtoField.uint32("nx_protocol.mode", "MODE")

nx_protocol_fields.pver = ProtoField.uint32("nx_protocol.pver", "PVER")

nx_protocol_fields.pri = ProtoField.uint32("nx_protocol.pri", "PRI")

nx_protocol_fields.cbn = ProtoField.uint32("nx_protocol.cbn", "CBN")

nx_protocol_fields.tbn = ProtoField.uint32("nx_protocol.tbn", "TBN")

nx_protocol_fields.bsize = ProtoField.uint32("nx_protocol.bsize", "BSIZE")

nx_protocol_fields.fui = ProtoField.uint32("nx_protocol.fui", "FUI")

-- nx_protocol_fields.fc = ProtoField.uint32("nx_protocol.fc", "FC", base.HEX)

nx_protocol_fields.fc = ProtoField.uint32("nx_protocol.fc", "FC")

nx_protocol_fields.field_x =  ProtoField.uint32("nx_protocol.field_x", "FIELD_X")

nx_protocol_fields.field_y =  ProtoField.uint32("nx_protocol.field_y", "FIELD_Y")

nx_protocol_fields.field_z =  ProtoField.uint32("nx_protocol.field_z", "FIELD_Z")

 

-- カスタムプロトコルの識別子（任意の値を設定）

--local DATA_PROTOCOL = Proto("DATALink", "datalink protocol dissector")

-- プロトコルのフィールド定義

--local data_protocol_fields = DATA_PROTOCOL.fields

--data_protocol_fields.fc = ProtoField.uint32("data_protocol.fc", "FC")

 

 

 

 

-- パケット解析関数

function NX_PROTOCOL.dissector(buffer, pinfo, tree)

-- フレーム情報を表示

pinfo.cols.protocol:set("NX Protocol")

local subtree = tree:add(NX_PROTOCOL, buffer(), "NX Protocol Data")

 

-- "NUXM" ヘッダ文字列を確認

local data = buffer():string()

-- local offset = data:find("NUXM")

local offset = data:find("NUXM") -1 -- 1を引かないと、ずれる

if not offset then

-- "NUXM" が見つからない場合は解析を中止

return

end

 

-- ヘッダ情報を解析

 

subtree:add(nx_protocol_fields.magic, buffer(offset, 4))

subtree:add(nx_protocol_fields.message_length, buffer(offset  + 4, 4))

subtree:add(nx_protocol_fields.source_address, buffer(offset  + 8, 4))

subtree:add(nx_protocol_fields.destination_address, buffer(offset + 12, 4))

subtree:add(nx_protocol_fields.timestamp, buffer(offset + 16, 4))

subtree:add(nx_protocol_fields.message_number, buffer(offset + 20, 4))

subtree:add(nx_protocol_fields.m_ctl, buffer(offset + 24, 4))

subtree:add(nx_protocol_fields.inq_id, buffer(offset + 28, 12))

subtree:add(nx_protocol_fields.tcd, buffer(offset + 40, 2))

subtree:add(nx_protocol_fields.ver, buffer(offset + 42, 2))

subtree:add(nx_protocol_fields.gtid, buffer(offset + 44, 8))

subtree:add(nx_protocol_fields.mode, buffer(offset + 52, 2))

subtree:add(nx_protocol_fields.pver, buffer(offset + 54, 1))

subtree:add(nx_protocol_fields.pri, buffer(offset + 55, 1))

subtree:add(nx_protocol_fields.cbn, buffer(offset + 56, 1))

subtree:add(nx_protocol_fields.tbn, buffer(offset + 57, 1))

subtree:add(nx_protocol_fields.fui, buffer(offset + 60, 4))

subtree:add(nx_protocol_fields.fc, buffer(offset + 64, 2))

 

-- fcの値を取得

-- local fc_value = buffer(offset + 64, 2):le_uint() -- リトルエンディアンの場合

local fc_value = buffer(offset + 64, 2)-- リトルエンディアンの場合

 

-- デバッグ情報を表示

-- print("fc_value:", string.format("0x%04X", fc_value)) -- 16進数表示

 

 

 

-- fcの値に応じてフィールドを追加

-- if fc_value == 0x181 then

-- if fc_value == 385 then

if fc_value = 0 then

-- 0x181の場合、特定のフィールドを追加

subtree:add(nx_protocol_fields.field_x, buffer(offset + 66, 4))

elseif fc_value == 0x183 then

-- 0x183の場合、別のフィールドを追加

subtree:add(nx_protocol_fields.field_y, buffer(offset + 66, 4))

elseif fc_value == 0x188 or fc_value == 0x189 then

-- 0x188または0x189の場合、共通のフィールドを追加

subtree:add(nx_protocol_fields.field_z, buffer(offset + 66, 4))

else

-- その他の場合、何もしない

end

 

 

end

 

--function DATA_PROTOCOL.dissector(buffer, pinfo, tree)

-- フレーム情報を表示

--   pinfo.cols.protocol:set("DATA Protocol")

--   local subtree = tree:add(DATA_PROTOCOL, buffer(), "DATA Protocol Data")

--   subtree:add(data_protocol_fields.fc, buffer(64, 2))

--end

 

 

-- プロトコルをWiresharkに登録

local udp_table = DissectorTable.get("udp.port")

udp_table:add(10631, NX_PROTOCOL) -- UDPポート10631でカスタムプロトコルを解析

udp_table:add(40311, NX_PROTOCOL) -- UDPポート40311でカスタムプロトコルを解析

udp_table:add(40312, NX_PROTOCOL) -- UDPポート40312でカスタムプロトコルを解析

 

 

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ラプラス分布は、ランデル分布とも言われて、交通工学のシミュレーションでは非常に重要な確率分布として使われているようです。

パラメータとして、平均（location parameter）を表す μ と尺度（scale parameter）を表すbを持ち、ラプラス分布の確率密度関数は、 f(x∣μ,b)=1/2b ​exp(−b∣x−μ∣​) と表される。

でもって、

交通シミュレーションで使われる場面

■交通の到着間隔のモデリング → 乗客の到着間隔をモデル化するため

■トラフィックの所要時間の予測 → 自動車の移動時間やトラフィックの所要時間を予測するため

■信号制御の最適化 → 信号のサイクルタイムやフェーズの最適化を行うため

■交通事故の発生確率の評価 → 交通事故の発生確率を評価するため

と、まあ、ここまでは分かったのですが、この分布の数学的な意義が分かりません。(正規分布や指数分布などは、理解できていると思います)

ですが、ラプラス分布の数学的な意義が分かりません。

で、以下のように推察しているのですが、私のこの推察は正しいでしょうか？

ラプラス分布を使う理由(江端の私見)

■外れ値のモデル化の為

→ そもそも、バスの到着時間が、正規分布のように曖昧に分散していたらとても困る。情報通信についても同様。とは言え、外れ値を完全に無視することはできない。そこで、このような、交通、情報を扱う分布として、(積分して1になる関数として)便利なツールとして、ラプラス分布が使われている

どなたか、ご見解を頂ければ幸いです。

江端

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Golangで、以下のXML分の中から、<tag k="route" v="bus"/>を発見した時に、refの要素を参照にして位置情報を取り出すプログラムを書いて

<osm>
  <node id="2197214759" lat="35.5714149" lon="139.5880043" version="1" timestamp="2013-03-12T09:31:19Z" changeset="15336763" uid="1258339" user="k___0e0">
    <tag k="highway" v="bus_stop"/>
    <tag k="name" v="有馬第二団地前"/>
  </node>
  <node id="2197214762" lat="35.5715628" lon="139.5875429" version="1" timestamp="2013-03-12T09:31:19Z" changeset="15336763" uid="1258339" user="k___0e0">
    <tag k="highway" v="bus_stop"/>
    <tag k="name" v="有馬第二団地前"/>
  </node>
  <relation id="2814953" version="38" timestamp="2023-06-14T08:20:58Z" changeset="137316398" uid="1687166" user="U20">
   <member type="node" ref="2197214759" role="backward_stop"/>
    <member type="node" ref="2197214762" role="forward_stop"/>
    <tag k="route" v="bus"/>
  </relation>
</osm>

ChatGPTの回答

指定されたXMLデータから を検出し、それに対応する ref 要素を参照にして位置情報を取得するGolangのプログラムを以下に示します。このプログラムは、encoding/xml パッケージを使用してXMLを解析します。

package main

import (
	"encoding/xml"
	"fmt"
	"log"
	"strings"
)

type OSM struct {
	XMLName xml.Name `xml:"osm"`
	Nodes   []Node   `xml:"node"`
	Relations []Relation `xml:"relation"`
}

type Node struct {
	ID       int64   `xml:"id,attr"`
	Lat      float64 `xml:"lat,attr"`
	Lon      float64 `xml:"lon,attr"`
	Tags     []Tag   `xml:"tag"`
}

type Relation struct {
	ID       int64   `xml:"id,attr"`
	Members  []Member `xml:"member"`
	Tags     []Tag    `xml:"tag"`
}

type Member struct {
	Type string `xml:"type,attr"`
	Ref  string `xml:"ref,attr"`
	Role string `xml:"role,attr"`
}

type Tag struct {
	K string `xml:"k,attr"`
	V string `xml:"v,attr"`
}

func main() {
	xmlData := `
	<osm>
		<node id="2197214759" lat="35.5714149" lon="139.5880043" version="1" timestamp="2013-03-12T09:31:19Z" changeset="15336763" uid="1258339" user="k___0e0">
			<tag k="highway" v="bus_stop"/>
			<tag k="name" v="有馬第二団地前"/>
		</node>
		<node id="2197214762" lat="35.5715628" lon="139.5875429" version="1" timestamp="2013-03-12T09:31:19Z" changeset="15336763" uid="1258339" user="k___0e0">
			<tag k="highway" v="bus_stop"/>
			<tag k="name" v="有馬第二団地前"/>
		</node>
		<relation id="2814953" version="38" timestamp="2023-06-14T08:20:58Z" changeset="137316398" uid="1687166" user="U20">
			<member type="node" ref="2197214759" role="backward_stop"/>
			<member type="node" ref="2197214762" role="forward_stop"/>
			<tag k="route" v="bus"/>
		</relation>
	</osm>
	`

	var osmData OSM
	err := xml.Unmarshal([]byte(xmlData), &osmData)
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}

	for _, relation := range osmData.Relations {
		for _, tag := range relation.Tags {
			if tag.K == "route" && tag.V == "bus" {
				for _, member := range relation.Members {
					if member.Type == "node" {
						node := getNodeByID(member.Ref, osmData.Nodes)
						if node != nil {
							fmt.Printf("Bus Stop: %s\n", getNodeName(node))
							fmt.Printf("Coordinates: Lat %f, Lon %f\n\n", node.Lat, node.Lon)
						}
					}
				}
			}
		}
	}
}

func getNodeByID(ref string, nodes []Node) *Node {
	for _, node := range nodes {
		if fmt.Sprintf("%d", node.ID) == ref {
			return &node
		}
	}
	return nil
}

func getNodeName(node *Node) string {
	for _, tag := range node.Tags {
		if tag.K == "name" {
			return tag.V
		}
	}
	return ""
}

このプログラムは、与えられたXMLデータから を見つけ、それに関連する ref 要素を参照してバス停の位置情報を取得して表示します。XMLデータは xmlData 変数に直接格納されていますが、実際のプログラムではファイルから読み込むこともできます。コード内のコメントに従って、XMLデータ構造やタグを調整してください。

世界が変わる

生成AIを使わない奴は、"死ぬ" ―― 文字通りの意味で。

2023,未分類,江端さんの技術メモ

>osm2pgrouting -f tsuzuki.osm -c mapconfig_for_cars_rail.xml -d tsuzuki_rail -U postgres -h 192.168.0.23 -p 15432 -W password

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<configuration>
  <tag_name name="highway" id="1">
    <tag_value name="motorway"          id="101" priority="1.0" maxspeed="130" />
    <tag_value name="motorway_link"     id="102" priority="1.0" maxspeed="130" />
    <tag_value name="motorway_junction" id="103" priority="1.0" maxspeed="130" />
    <tag_value name="trunk"             id="104" priority="1.05" maxspeed="110" />
    <tag_value name="trunk_link"        id="105" priority="1.05" maxspeed="110" />    
    <tag_value name="primary"           id="106" priority="1.15" maxspeed="90" />
    <tag_value name="primary_link"      id="107" priority="1.15" maxspeed="90" />    
    <tag_value name="secondary"         id="108" priority="1.5" maxspeed="90" />
    <tag_value name="secondary_link"    id="109" priority="1.5" maxspeed="90"/>  
    <tag_value name="tertiary"          id="110" priority="1.75" maxspeed="90" />
    <tag_value name="tertiary_link"     id="111" priority="1.75" maxspeed="90" />  
    <tag_value name="residential"       id="112" priority="2.5" maxspeed="50" />
    <tag_value name="living_street"     id="113" priority="3" maxspeed="20" />
    <tag_value name="service"           id="114" priority="2.5" maxspeed="50" />
    <tag_value name="unclassified"      id="117" priority="3" maxspeed="90"/>
    <tag_value name="road"              id="100" priority="5" maxspeed="50" />
  </tag_name> 
  <tag_name name="railway" id="1">
    <tag_value name="subway"              id="101" priority="1.0" maxspeed="40" />
    <tag_value name="rail"              id="101" priority="1.0" maxspeed="40" />
  </tag_name> 
</configuration>

とりあえず、ちゃんと、JRと市営地下鉄が加えられている。

この後は、osmファイルを手作業で加工

街の中に道路を作って、ダイクストラ計算ができるか試してみた件 ―― JOSMを使った道路追加の方法を試す

がんばれ > 自分

 

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JOSMを立ち上げる → osmファイルをドラッグする → 下の図の赤丸の部分をクリックする

下の図の赤丸をクリックする

カラムに、railway=subway と記入する

全部にチェックを入れる

こういう表示になる

ただ、この路線情報のみのセーブができていない
(未完)