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SAGEO’2006, pages 00 à 00 Chargement et visualisation dynamiques de données géoréférencées pour un utilisateur mobile Salvijus LAUCIUS, Alain BOUJU, Frédéric BERTRAND L3i Université de La Rochelle Pôle Sciences et Technologie 17042 La Rochelle Cedex 1 - FRANCE {prénom.nom}@univ-lr.fr RÉSUMÉ. Dans cet article nous présentons différentes stratégies destinées à améliorer le chargement dynamique de données géoréférencées et leur visualisation sur un assistant personnel via une liaison de données à faible débit. L’objectif de l’outil développé est de pouvoir visualiser des données sur l’environnement géographique d’un utilisateur au fur et à mesure de son déplacement. L’architecture logicielle de cet outil, fondée sur un modèle client-serveur, gère un ensemble de zones de données superposées et permet leur évolution en fonction de la vitesse et la direction de l’utilisateur avec prise en compte de la densité des données à télécharger. Nous décrivons notre méthodologie d’évaluation et nous montrons que la stratégie développée améliore les situations dans lesquelles le client n’arrive pas à charger suffisamment rapidement les données par rapport au déplacement de l’utilisateur. ABSTRACT. In this paper, we present strategies with objectives to optimize the dynamic loading of spatial data via a low bandwidth connection and to improve its visualization on PDA. A prototype system has been developed allowing visualization of user environment data based on user movement. Our system is based on client-server architecture. The prototype manages several overlayed data areas and adapts them to user’s speed and direction taking into accounts the density of data to be loaded. We describe our evaluation methods and we show that the developed strategy improves data loading in the cases when the client has some difficulties to load data rapidly according to user movement. MOTS-CLÉS : visualisation, architecture client-serveur, service localisé, mobilité, KEYWORDS: visualization, client-server architecture, location-based service, mobility

Chargement et visualisation dynamiques de …...chargement dynamique de données géoréférencées et leur visualisation sur un assistant personnel via une liaison de données à

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SAGEO’2006, pages 00 à 00

Chargement et visualisation dynamiques de données géoréférencées pour un utilisateur mobile

Salvijus LAUCIUS, Alain BOUJU, Frédéric BERTRAND L3i Université de La Rochelle Pôle Sciences et Technologie 17042 La Rochelle Cedex 1 - FRANCE {prénom.nom}@univ-lr.fr

RÉSUMÉ. Dans cet article nous présentons différentes stratégies destinées à améliorer le chargement dynamique de données géoréférencées et leur visualisation sur un assistant personnel via une liaison de données à faible débit. L’objectif de l’outil développé est de pouvoir visualiser des données sur l’environnement géographique d’un utilisateur au fur et à mesure de son déplacement. L’architecture logicielle de cet outil, fondée sur un modèle client-serveur, gère un ensemble de zones de données superposées et permet leur évolution en fonction de la vitesse et la direction de l’utilisateur avec prise en compte de la densité des données à télécharger. Nous décrivons notre méthodologie d’évaluation et nous montrons que la stratégie développée améliore les situations dans lesquelles le client n’arrive pas à charger suffisamment rapidement les données par rapport au déplacement de l’utilisateur.

ABSTRACT. In this paper, we present strategies with objectives to optimize the dynamic loading of spatial data via a low bandwidth connection and to improve its visualization on PDA. A prototype system has been developed allowing visualization of user environment data based on user movement. Our system is based on client-server architecture. The prototype manages several overlayed data areas and adapts them to user’s speed and direction taking into accounts the density of data to be loaded. We describe our evaluation methods and we show that the developed strategy improves data loading in the cases when the client has some difficulties to load data rapidly according to user movement.

MOTS-CLÉS : visualisation, architecture client-serveur, service localisé, mobilité,

KEYWORDS: visualization, client-server architecture, location-based service, mobility

Page 2: Chargement et visualisation dynamiques de …...chargement dynamique de données géoréférencées et leur visualisation sur un assistant personnel via une liaison de données à

2 SAGEO’2006

1. Introduction

Nos travaux ont pour objectifs de fournir à un utilisateur mobile des informations

géographiques sur son environnement en prenant en compte sa position. L'évolution

des terminaux mobiles comme les assistants numériques, les téléphones mobiles et

les moyens de localisation permettent d'avoir à la fois des moyens de localisation

(GPS) et de transmission de données. Nous considérons un système de type client-

serveur permettant d'avoir un volume important de données géographiques sur un

serveur. Ces données peuvent être transférées sur un client mobile en fonction des

besoins comme, par exemple, pour l’obtention et la visualisation d’informations sur

l'environnement de l'utilisateur lors de son déplacement. Nous proposons une

architecture logicielle et matérielle pour répondre à ce besoin. Elle repose sur

l'utilisation de moyens de communications (GPRS1), de calcul (assistant personnel,

PDA) et de localisation (GPS2) largement répandus. Actuellement des applications

existent pour l'aide à la navigation. Elles utilisent des données fortement

compressées permettant le stockage de cartes complètes sur un PDA. Nous

proposons un chargement des données à la demande permettant d'obtenir des

données correspondant toujours à leur dernière mise à jour. Nous nous plaçons

également dans une perspective dans laquelle nous serons amené à gérer un volume

de données relativement important comme des données 3D ou des cartes possédant

une très grande densité d’information.

2. Travaux connexes

Dans (Wei et al, 1999) il est décrit un système de visualisation accédant

dynamiquement à un serveur de données géographiques mais l’architecture mise en

œuvre est assez différente car le client est un PC utilisant une liaison Internet à haut

débit. Une approche hiérarchique s’appuyant sur la notion de « niveaux de détail » et

un chargement asynchrone des données est décrite dans (Tu et al, 2001) mais, dans

ce cas également, le client est constitué d’une machine relativement riche en

ressources (puissance, mémoire).

Les méthodes de cache distribué sur plusieurs serveurs dans le domaine de LBS3

ont été développées (Wu et al 2003). Elles permettent d’évaluer et de charger des

données effectivement du serveur distant aux serveurs de cellules ayant dans leurs

zones des clients mobiles. Le cache sémantique a été proposé comme une alternative

aux techniques de cache de pages et de paquets dans (Dar et al 1996). Les « régions

sémantiques » introduites expriment la granularité de données moins fine que l’objet

1 General Packet Radio Service 2 Global Positioning Service 3 Location Based Services

Page 3: Chargement et visualisation dynamiques de …...chargement dynamique de données géoréférencées et leur visualisation sur un assistant personnel via une liaison de données à

Chargement et visualisation dynamiques de données pour un utilisateur mobile 3

Serveur

liaison

de

données

GPRS

GPS

Pocket PC

Client

Figure 1. Architecture globale du système

géographique. Les requêtes sont découpées en deux parties : une partie qui peut être

exécutée sur le client (probe query), car le cache contient de données dans cette

zone, et une deuxième qui doit être envoyée au serveur (remainder query). Dans

notre travail nous utilisons également ce découpage de requêtes en deux parties. Ren

et Dunham (Ren et al, 2000) ont développé une stratégie de la substitution du cache.

Cette stratégie, appelée FAR, choisit les résultats des requêtes à éliminer les plus

éloignés de la position actuelle de l’utilisateur. Au début, les résultats n’étant pas

dans la direction du déplacement sont sélectionnés, puis ceux dans la direction du

déplacement. Le travail le plus proche du notre est le « proactive caching »

développé par H. Hu (Hu et al, 2005). Cette technique inclut la gestion d’index et de

cache. Leur stratégie consiste à charger les nœuds de l’index visités et les objets

potentiellement absents dans le cache du client. Contrairement au travail de H. Hu,

nos stratégies d’indexation et de gestion du cache extraient chaque objet du cache de

client s’il y est présent.

Dans la section 3 nous décrivons l’architecture matérielle et logicielle sur

laquelle reposent nos travaux. Dans la section 4 nous présentons les concepts

définissant la gestion de la visualisation. La mise ne œuvre de ces concepts est

décrite dans la section 5. Puis nous présentons notre protocole d’expérimentation et

les résultats obtenus dans la section 6. La conclusion et les perspectives de notre

travail sont présentées en section 7.

3. Architecture globale

L'architecture que nous proposons (cf. Figure 1) est fondée sur une architecture

client-serveur (Fuggeta et al, 1998). Pour nos expérimentations, le client est un

assistant numérique, en l’occurrence un Compaq IPAQ h5550. Le serveur est un PC

disposant d’une bonne capacité de calcul, d'une connexion internet et d'espace

disque. Nous considérons un lien de communication de type GPRS. Ce moyen de

Page 4: Chargement et visualisation dynamiques de …...chargement dynamique de données géoréférencées et leur visualisation sur un assistant personnel via une liaison de données à

4 SAGEO’2006

communication est largement répandu et nous avons réalisé des expérimentations

montrant qu'il permet de visualiser des cartes (Stockus et al, 1999). Pour effectuer

nos expérimentations et permettre une mesure stable (ne dépendant pas des

fluctuations du réseau) des solutions proposées nous utilisons une liaison série (via

un câble null-modem) reliant le client et le serveur dont nous pouvons fixer la vitesse

de transmission. Nous pouvons ainsi effectuer des mesures de débits et de temps de

transfert en étant indépendant du nombre d'utilisateur du système. Un composant

logiciel a été développé permettant de « rejouer » des déplacements enregistrés lors

de trajets réels à partir d’un GPS. Pour effectuer le transfert de données nous

utilisons le protocole TCP/IP. Il nous permet d'utiliser la même application pour

l'utilisation d'une communication par téléphone mobile ou par un câble.

4. Gestion de la visualisation

Nous définissons un ensemble de zones nécessaires pour notre gestion des

données et de la visualisation. La partie de la carte affichée sur l’écran de

l’utilisateur est nommée « zone de visualisation » et nous la notons ZV (cf. Figure 2).

Comme les écrans utilisés sont de forme rectangulaire nous avons choisi de travailler

sur des zones possédant la même forme. Pour un bon fonctionnement de la

visualisation le client doit disposer de toutes les données affichables dans cette zone.

En raison du temps mis pour charger, à partir du serveur, les données sur le client, il

est nécessaire que ce dernier puisse posséder une zone de données plus importante

que la ZV. Cette zone, nommée « zone tampon » et notée ZT, permet au client de

disposer de données directement affichables lors d’un faible déplacement de

l’utilisateur. Les données de cette zone sont stockées dans ce que nous appelons un

cache de données. L’envoi d’une nouvelle requête au serveur s’appuie sur

l’évaluation de position future de l’utilisateur. Cette nouvelle requête est envoyée au

serveur lorsque le temps nécessaire pour charger les données associées à la future

position de l’utilisateur est égal au temps nécessaire pour atteindre cette position.

Grâce aux requêtes successives, le cache est enrichi et dispose ainsi des données

nécessaires à la prochaine visualisation. La contrainte de bon fonctionnement est que

la ZV doit toujours être inclue dans la zone correspondant à l’union des ZT déjà

chargées.

Figure 2. Définition des différentes zones intervenant dans la visualisation

Page 5: Chargement et visualisation dynamiques de …...chargement dynamique de données géoréférencées et leur visualisation sur un assistant personnel via une liaison de données à

Chargement et visualisation dynamiques de données pour un utilisateur mobile 5

Nous avons cependant remarqué que les rafraîchissements de la ZV dus à de

légers changements de position de l’utilisateur déclenchent systématiquement une

exécution d’une nouvelle requête sur le client. Afin de diminuer le nombre des

requêtes exécutées sur le client et améliorer la fluidité de l’affichage, nous avons

défini une « zone de recentrage » (notée « ZR », cf. Figure 2) incluse dans la zone de

visualisation. Grâce à la ZR, le déplacement de l’utilisateur dans cette zone ne

déclenche pas d’exécution de nouvelles requêtes. Une nouvelle requête est formée et

exécutée sur le client seulement lorsque la position actuelle de l’utilisateur

s’approche d’une des limites de la ZR. De cette manière nous réduisons le nombre

de requêtes exécutées sur le client et améliorons la fluidité de l’affichage.

5. Adaptation de la visualisation aux déplacements de l’utilisateur

5.1. Problématique

Le système doit pouvoir s'adapter aux changements de vitesse et de direction de

l'utilisateur ainsi qu'à la variation de la densité des données en particulier routière

entre par exemple un centre urbain et une zone de campagne. La principale

limitation du système est la vitesse de transfert maximale du lien de communication.

Cette contrainte correspond à un volume de données maximal pouvant être chargé à

partir du serveur pour un intervalle de temps donné. Notre objectif est de pouvoir

estimer la future position de l’utilisateur et de déterminer ainsi la zone qui sera

visualisée dans un avenir proche et donc les données devant être téléchargées. La

situation que l'on souhaite éviter est celle où des données nécessaires à l'affichage de

la zone de visualisation ne sont pas disponibles sur le client. Nous appelons cette

situation une « rupture de données ». Notre objectif a été d'étudier l'apparition des

ruptures et proposer des méthodes pour la retarder. Nous avons des informations sur

le déplacement de l'utilisateur, nous pouvons donc prendre en compte la position, la

vitesse et la direction de l’utilisateur. Pour évaluer le transfert des données nous

allons considérer comme paramètres :

− la zone de recentrage (ZR) ;

− la zone de visualisation(ZV) ;

− la zone tampon(ZT) ;

− le débit de la connexion.

Les trois paramètres de zone sont définis par l'application. Le débit de la

communication varie et il est estimé lors de son utilisation par le client. Pour la suite,

nous considérons que le client obtient du serveur la densité moyenne des données

devant être téléchargées. Lors de chaque déplacement, le client estime l’instant où il

devra effectuer une nouvelle requête pour obtenir les données manquantes. Nous

avons noté ii) sur la Figure 3 la position où le client effectue une requête pour

Page 6: Chargement et visualisation dynamiques de …...chargement dynamique de données géoréférencées et leur visualisation sur un assistant personnel via une liaison de données à

6 SAGEO’2006

obtenir des données pour la future position i correspondant au prochain affichage

effectué lorsque l’utilisateur atteint la limite de la zone de recentrage.

Nous considérons trois scénarios :

1. ZT=ZV

2. ZT= β ZV (on considère β > 1, avec une ZT plus grande que la ZV)

3. Déformation de ZT avec une surface = β ZV

Dans le premier scénario, la zone tampon correspond à la zone de visualisation.

Il faut pouvoir prévoir exactement la future position à l’instant de la réception des

données pour obtenir toutes les données nécessaires à l’affichage sinon le risque est

de ne pas disposer, à temps, de ces données lors de la mise à jour de la zone de

visualisation. Dans le second scénario, on agrandit la zone de données demandées au

serveur cela permet de compenser l’incertitude sur l’estimation de la position future

de l’utilisateur. Il faut effectuer un choix pour la taille de la ZT. Si cette zone est très

proche de la ZV on se retrouve dans la situation précédente (risques de données

incomplètes). Si ZT est choisie trop grande, on ne pourra obtenir les données assez

rapidement. Dans le troisième scénario, nous proposons d’effectuer une déformation

de la zone tampon permettant de mieux prendre en compte la direction de

déplacement de l’utilisateur.

5.2 Déformation de la zone tampon

Le principe consiste à déformer la surface de la zone tampon en prenant en

compte la direction de déplacement de l’utilisateur que nous notons ),( yx vvv = .

Nous cherchons à obtenir une déformation proportionnelle à la direction et avec une

surface constante afin de conserver une quantité de données équivalentes. De plus,

lors de la déformation, la ZV doit être maintenue à l’intérieur de la ZT.

Nous avons déterminé une relation de proportion entre ZTxetvx et

ZTyetv y . Soit un multiplicateur α tel que :

Figure 3. Déformation de la zone tampon

=

=

y

x

vZTy

vZTx

*

*

0

0

α

α

Page 7: Chargement et visualisation dynamiques de …...chargement dynamique de données géoréférencées et leur visualisation sur un assistant personnel via une liaison de données à

Chargement et visualisation dynamiques de données pour un utilisateur mobile 7

Nous considérons que la surface de ZT est constante donc nous pouvons en

déduire la valeur d’α en fonction de la valeur initiale ZTx0 et ZTy0. Cela permet

ainsi d’adapter la largeur et la hauteur de la fenêtre en fonction de la direction du

vecteur vitesse. Avec cette méthode se pose le problème de définition de la direction

lorsque la vitesse est nulle. Dans ce cas, nous considérons une fenêtre ZT

proportionnelle à la zone d’affichage ZV. Ce mécanisme permet de prendre en

compte l’orientation du vecteur vitesse mais nous devons également prendre en

compte le fait que la ZV doit être incluse dans la ZT. Nous présentons ces différents

cas sur la Figure 4.

Dans le cas i), lorsque l’utilisateur suit une direction faisant un angle de 45° par

rapport à l’écran on ne peut réaliser de déformation de la zone tampon (à surface

constante). Dans ce cas, nous n’obtenons pas de gain. Dans le cas ii), on effectue une

déformation proportionnelle à la direction de déplacement de l’utilisateur. Dans le

cas iii), la figure permet de montrer que la zone de visualisation n’est pas couverte

par la zone tampon. C’est une situation que l’on doit éviter. Dans ce dernier cas,

nous limitons la déformation à la taille de la fenêtre de visualisation cas iv).

Nous pouvons formaliser la déformation présentée sur la Figure 4 de la façon

suivante ( xv et yv correspondent au module des composantes du vecteur vitesse) :

1) 0== yx vv :

Si la vitesse de l’utilisateur est égale à zéro, la

forme de la zone tampon reste telle quelle était au

=

=

0

0

ZTyZTy

ZTxZTx

i

i

Figure 4. Déformation de la zone tampon (cas ZV carrée)

Page 8: Chargement et visualisation dynamiques de …...chargement dynamique de données géoréférencées et leur visualisation sur un assistant personnel via une liaison de données à

8 SAGEO’2006

=

=

0

0

*2

*

ZVx

ZTyZTxZTy

ZVxZTx

i

i

démarrage du système (à l’initialisation du client c'est-à-dire englobant la

zone de visualisation).

2) 00 >= yx vetv :

Si l’utilisateur se déplace selon un axe nord-sud,

la largeur de la zone tampon diminue jusqu’a

atteindre celle de la zone de visualisation. On fait

en sorte que la surface de la ZT reste constante.

3) 00 => yx vetv : ce cas est analogue au précédent

4) 00 >>≥ yxyx vetvetvv :

5) 00 >>≤ yxyx vetvetvv : ce cas est analogue au précédent.

Selon les directions de déplacement de l’utilisateur on calcule la hauteur et la largeur

de la zone ZT afin que la surface de ZT reste constante.

6. Expérimentations et résultats

Nous avons conçu un protocole pour tester les différents principes décrits dans la

section précédente. Ce protocole est constitué de plusieurs modules logiciels :

− le premier permet de créer des couches de données artificielles comportant une

densité de données prédéfinie avec des objets possédant une boite englobante

permettant de les indexer. Cela permet d’obtenir des couches de données

homogènes indépendantes des variations des données réelles.

− un second permet de générer des trajets ayant le même format que les trajets

réels enregistrés avec un GPS : ligne droite (est-ouest), et un déplacement selon

une trajectoire circulaire.

Notre travail à consister à évaluer les densités de données pouvant être utilisées avec

l'architecture proposée et un lien de communication de 56 kbits/s.

>

=

>

=

2

0

000

2

0

0000

2

0

00

0

00

2

0

0000

*,

*,

**

*,

*

*,

**

ZVy

ZTyZTx

v

vZVy

ZVy

ZTyZTx

v

v

v

vZTyZTx

ZTy

ZVy

ZTyZTx

v

v

ZVy

ZTyZTx

ZVy

ZTyZTx

v

v

v

vZTyZTx

ZTx

y

x

y

x

x

y

i

y

x

y

x

y

x

i

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Chargement et visualisation dynamiques de données pour un utilisateur mobile 9

Nous présentons des résultats expérimentaux permettant d’évaluer les trois

scénarios. Pour les comparer et modifier facilement les paramètres d’utilisation, nous

avons considéré les déplacements suivants :

− un trajet rectiligne est-ouest à vitesse constante,

− un trajet circulaire,

− un trajet réel obtenu à l’aide d’un GPS lors d’un déplacement urbain en véhicule

Dans les figures suivantes (Figure 5, Figure 6 et Figure 8) nous avons un

ensemble de graphiques avec :

− en abscisse, le nombre de requêtes ayant été effectuées avec, en rouge, les objets

correspondant aux requêtes du client calculées sur le serveur et en bleu foncé,

les objets réellement disponibles sur le client au moment de l’affichage.

− en ordonnée, le nombre d’objets correspondant aux différentes requêtes.

− la densité des données artificielles est exprimée en octet/m².

Nous débutons nos graphiques à partir de la 12ième

requête pour avoir une

situation relativement indépendante des conditions initiales. Pour chaque figure,

chaque ligne correspond à des expérimentations avec des densités de données

différentes présentées en ordre croissant. Les densités présentées correspondent à

celles où on observe un changement de comportement. Les colonnes correspondent à

différentes gestions de la visualisation qui correspondent respectivement (de gauche

à droite) :

− aucune déformation n’est effectuée ;

− mise en œuvre de la déformation de la zone tampon.

12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44

0

50

100

150

200

250

300ZT non déformée (densité 0,042)

requêtes

objets

12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44

0

50

100

150

200

250

300ZT deformée (densité 0,042)

requêtes

objets

12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44

0

50

100

150

200

250

300ZT = ZV (densité 0,042)

requêtesobjets

12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44

050100

150200

250300350

ZT non déformée (densité 0,047)

requêtes

objets

12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44

0

50100

150200250300350

ZT deformée (densité 0,047)

requêtes

objets

12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44

0

50100

150200250300350

ZT = ZV (densité 0,047)

requêtes

objets

12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44

0

100

200

300

400

500ZT non déformée (densité 0,057)

requêtes

objets

12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44

0

100

200

300

400

500ZT deformée (densité 0,057)

requêtes

objets

12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44

0

100

200

300

400

500ZT = ZV (densité 0,057)

requêtes

objets

Figure 5. Nombre de ruptures détectées durant un trajet horizontal

Page 10: Chargement et visualisation dynamiques de …...chargement dynamique de données géoréférencées et leur visualisation sur un assistant personnel via une liaison de données à

10 SAGEO’2006

− cas où la zone tampon égale à celle de visualisation. Elle correspond ainsi à un

volume de transfert de données minimal.

Dans la Figure 5, nous présentons un trajet rectiligne est-ouest. Dans cette

configuration, la déformation de la zone tampon permet d’obtenir une amélioration

importante en diminuant de façon significative le nombre d’objets manquants. Dans

le cas le plus favorable (densité 0,057) nous pouvons noter une augmentation

d’environ 52% du nombre d’objets présents grâce à la mise en œuvre de la

déformation.

Lors d’un trajet circulaire (Figure 6) nous avons un changement continu de

l’orientation du déplacement de l’utilisateur, ce qui induit une erreur permanente

dans l’estimation du déplacement de l’utilisateur. Néanmoins la déformation de la

zone tampon permet une amélioration d’environ 28% du nombre d’objets manquants

(densité 0,052).

Dans le cas d’un trajet réel en zone urbaine, celui-ci est constitué d’un ensemble

de segments correspondant à des portions linéaires et circulaires (cf. Figure 7). En

analysant les résultats obtenus dans ce dernier test, présentés sur la Figure 8, on

12 16 20 24 28 32 36 40 44 48 52 56 60 64 68 72 76 80

0

50

100

150

200

250

300ZT non déformée (densité 0,042)

queries

objets

12 16 20 24 28 32 36 40 44 48 52 56 60 64 68 72 76 80

0

50

100

150

200

250

300ZT déformée (densité 0,042)

requêtesobjets

12 16 20 24 28 32 36 40 44 48 52 56 60 64 68 72 76 80

0

50

100

150

200

250

300ZT = ZV (densité 0,042)

requêtes

objets

1216 2024 28 3236 4044 48 5256 6064 68 7276 80

0

100

200

300

400ZT non déformée (densité 0,047)

requêtes

objets

1216 202428 3236 4044 4852 5660 6468 727680

0

100

200

300

400ZT déformée (densité 0,047)

requêtes

objets

121620 2428 3236 4044 4852 5660 6468 7276 80

0

100

200

300

400ZT = ZV (densité 0,047)

requêtes

objets

12 1620 24 28 32 36 40 4448 52 56 60 64 68 72 7680

0

100

200

300

400ZT non déformée (densité 0,052)

requêtes

objets

1216 2024 2832 36 4044 4852 5660 6468 72 7680

0

100

200

300

400ZT déformée (densité 0,052)

requêtes

objets

12162024 283236 40444852 566064 68727680

0

100

200

300

400ZT = ZV (densité 0,052)

requêtes

objets

Figure 6. Nombre de ruptures détectées durant un trajet circulaire

Figure 7. Trajet réel en milieu urbain

Page 11: Chargement et visualisation dynamiques de …...chargement dynamique de données géoréférencées et leur visualisation sur un assistant personnel via une liaison de données à

Chargement et visualisation dynamiques de données pour un utilisateur mobile 11

constate que la déformation de la zone tampon permet une amélioration notable par

rapport au cas où la déformation n’est pas appliquée.

Cependant, en fonction de la direction de déplacement de l’utilisateur, le gain est

n’est pas constant.

Par exemple lors d’un déplacement oblique, comme nous gérons des zones

rectangulaires, aucune déformation ne peut être appliquée et donc aucun gain ne peut

être constaté (cf. Figure 4, cas i).

7. Conclusion et perspectives

Nous avons présenté une méthode permettant d’améliorer l’affichage de données

géoréférencées sur un client mobile. Ces données, chargées « à la volée » à partir

d’un serveur, concernent l’environnement du client et leur chargement est lié à la

position de l’utilisateur. Nous avons défini un ensemble de zones permettant cette

gestion dynamique de la visualisation et diminuant le volume de données transférées

entre le client et le serveur. Associées à la zone tampon, une opération d’ajustement

fondée sur la vitesse de l’utilisateur et le débit du lien de communication permet

d’améliorer le chargement des objets à partir du serveur. Nous diminuons ainsi le

nombre de situations où le client subit des ruptures de données c’est-à-dire où il ne

peut afficher la totalité des objets présents dans la zone de visualisation. Bien qu’il

existe actuellement des produits commerciaux permettant une aide à la navigation

(TomTom, 2003), notre approche vise dans un futur proche à permettre la

visualisation des données 3D qui, en raison de leur taille, peuvent difficilement être

stockés sur des assistants personnels.

Nous travaillons actuellement sur le chargement de données (notamment sur les

tailles de zones optimales) et la gestion du cache stockant ces données sur le client.

12 16 20 24 28 32 36 40 44 48 52 56 60 64 68 72 76

0

50100

150200

250300

350ZT non déformée (densité 0,042)

requêtes

objets

12 16 20 24 28 32 36 40 44 48 52 56 60 64 68 72 76

0

50100

150200

250300

350ZT déformée (densité 0,042)

requêtes

objets

12 16 20 24 28 32 36 40 44 48 52 56 60 64 68 72 76

0

50100

150200

250300

350ZT = ZV (densité 0,042)

requêtes

objets

12 16 20 24 28 32 36 40 44 48 52 56 60 64 68 72 76

0

100

200

300

400ZT non déformée (densité 0,047)

requêtes

objets

12 16 20 24 28 32 36 40 44 48 52 56 60 64 68 72 76

0

100

200

300

400ZT déformée (densité 0,047)

requêtes

objets

12 16 20 24 28 32 36 40 44 48 52 56 60 64 68 72 76

0

100

200

300

400ZT = ZV (densité 0,047)

requêtes

objets

12 16 20 24 28 32 36 40 44 48 52 56 60 64 68 72 76

0

100

200

300

400ZT non déformée (densité 0,052)

requêtes

objets

12 16 20 24 28 32 36 40 44 48 52 56 60 64 68 72 76

0

100

200

300

400ZT déformée (densité 0,052)

requêtes

objets

12 16 20 24 28 32 36 40 44 48 52 56 60 64 68 72 76

0

100

200

300

400ZT = ZV (densité 0,052)

requêtes

objets

Figure 8. Nombre de ruptures détectées durant un trajet réel

Page 12: Chargement et visualisation dynamiques de …...chargement dynamique de données géoréférencées et leur visualisation sur un assistant personnel via une liaison de données à

12 SAGEO’2006

Nous cherchons à définir des règles permettant de charger les données « les plus

utiles » au client et de vider régulièrement le cache pour éviter sa saturation tout en

conservant certaines informations sur les objets amenés à être supprimés. Un autre

axe consiste dans l’intégration de la gestion de données multi-échelles développées

dans (Follin et al, 2004).

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