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チュートリアル:Azure Notebooks を使用して電気自動車のルートを案内する (Python)

Azure Maps は、Azure にネイティブに統合された地理空間サービス API シリーズのポートフォリオです。 これらの API シリーズを使用すると、開発者、企業、ISV は、場所を認識するアプリと、IoT、モビリティ、物流、資産追跡のソリューションを開発できます。

Azure Maps REST API シリーズを Python や R などの言語で呼び出して、地理空間データ解析や機械学習のシナリオを実現できます。 Azure Maps に用意された堅牢なルート案内 API シリーズのセットを使用することで、ユーザーは、複数のデータ ポイント間のルートを計算できます。 計算は、車両の種類や到達可能な範囲などのさまざまな条件に基づいています。

このチュートリアルでは、バッテリ残量が低下している電気自動車のドライバーを手助けします。 ドライバーは、自動車の場所からできるだけ近い充電スタンドを探す必要があります。

このチュートリアルでは、次のことについて説明します。

  • クラウドの Azure Notebooks 上で Jupyter Notebook ファイルを作成して実行する。
  • Python で Azure Maps REST API シリーズを呼び出す。
  • 電気自動車の消費モデルに基づいて到達可能範囲を調べる。
  • 到達可能範囲 (つまり等時線) 内にある電気自動車充電スタンドを検索する。
  • 到達可能範囲の境界線と充電スタンドをマップ上にレンダリングする。
  • 走行時間に基づいて最も近い電気自動車充電スタンドまでのルートを特定し、視覚化する。

前提条件

Note

Azure Maps での認証の詳細については、「Azure Maps での認証の管理」を参照してください。

Azure Notebooks プロジェクトを作成する

このチュートリアルに沿って作業を進めるには、Azure Notebooks プロジェクトを作成し、Jupyter Notebook ファイルをダウンロードして、実行する必要があります。 Jupyter Notebook ファイルには、本チュートリアルのシナリオを実装する Python コードが含まれています。 Azure Notebooks プロジェクトを作成し、Jupyter Notebook ドキュメントをそれにアップロードするには、次の手順を実行します。

  1. Azure Notebooks に移動してサインインします 詳細については、「クイック スタート: サインインとユーザー ID の設定」を参照してください。

  2. パブリック プロファイル ページの上部にある [マイ プロジェクト] を選択します。

    The My Projects button

  3. [マイ プロジェクト] ページで [新しいプロジェクト] を選択します。

    The New Project button

  4. [新しいプロジェクトの作成] ウィンドウで、プロジェクト名とプロジェクト ID を入力します。

    The Create New Project pane

  5. [作成] を選択します

  6. プロジェクトが作成されたら、Azure Maps の Jupyter Notebook リポジトリからこの Jupyter Notebook ドキュメント ファイルをダウンロードします。

  7. [マイ プロジェクト] ページのプロジェクト一覧で、自分のプロジェクトを選択し、 [アップロード] を選択して Jupyter Notebook ドキュメント ファイルをアップロードします。

    upload Jupyter Notebook

  8. お使いのコンピューターからファイルをアップロードし、 [完了] を選択します。

  9. アップロードが正常に完了すると、プロジェクト ページにファイルが表示されます。 そのファイルをダブルクリックし、Jupyter Notebook として開きます。

Jupyter Notebook ファイルに実装されている機能を見ていきましょう。 Jupyter Notebook ファイルのコードを一度に 1 セルずつ実行します。 Jupyter Notebook アプリの上部にある [実行] ボタンを選択すると、各セルのコードを実行できます。

The Run button

プロジェクト レベルのパッケージをインストールする

Jupyter Notebook のコードを実行するには、次の手順を実行して、プロジェクト レベルでパッケージをインストールします。

  1. Azure Maps の Jupyter Notebook リポジトリから requirements.txt ファイルをダウンロードして、自分のプロジェクトにアップロードします。

  2. プロジェクト ダッシュボードで、 [Project Settings]\(プロジェクトの設定\) を選択します。

  3. [プロジェクトの設定] ウィンドウで、 [環境] タブを選択し、 [追加] を選択します。

  4. [Environment Setup Steps]\(環境セットアップ手順\) で、次のようにします。a. 1 つ目のドロップダウン リストで、Requirements.txt を選択します。
    b. 2 つ目のドロップダウン リストで、requirements.txt ファイルを選択します。
    c. 3 つ目のドロップダウン リストで、バージョンとして [Python Version 3.6] を選択します。

  5. [保存] を選択します。

    Install packages

必要なモジュールとフレームワークを読み込む

必要なモジュールとフレームワークをすべて読み込むには、次のスクリプトを実行します。

import time
import aiohttp
import urllib.parse
from IPython.display import Image, display

到達可能範囲の境界線を要求する

配送会社には、電気自動車が何台か導入されています。 日中は、倉庫に戻ることなく電気自動車を再充電しなければなりません。 充電残量が 1 時間分を下回るたびに、到達可能範囲内にある充電スタンドを検索します。 つまり、バッテリ残量が低下したら充電スタンドを検索し、 その充電スタンドの範囲に対応する境界情報を取得することになります。

会社は経済性とスピードのバランスがとれたルートを使いたいと考えているので、要求する routeType は eco になります。 次のスクリプトでは、Azure Maps ルート案内サービスの Get Route Range API を呼び出します。 車両の消費モデルのパラメーターを使用しています。 その後、スクリプトでは、応答が解析されて GeoJSON 形式の polygon オブジェクトが作成されます。これは、自動車の最大到達可能範囲を表します。

電気自動車の到達可能範囲の境界を特定するには、次のセルのスクリプトを実行します。

subscriptionKey = "Your Azure Maps key"
currentLocation = [34.028115,-118.5184279]
session = aiohttp.ClientSession()

# Parameters for the vehicle consumption model 
travelMode = "car"
vehicleEngineType = "electric"
currentChargeInkWh=45
maxChargeInkWh=80
timeBudgetInSec=550
routeType="eco"
constantSpeedConsumptionInkWhPerHundredkm="50,8.2:130,21.3"


# Get boundaries for the electric vehicle's reachable range.
routeRangeResponse = await (await session.get("https://atlas.microsoft.com/route/range/json?subscription-key={}&api-version=1.0&query={}&travelMode={}&vehicleEngineType={}&currentChargeInkWh={}&maxChargeInkWh={}&timeBudgetInSec={}&routeType={}&constantSpeedConsumptionInkWhPerHundredkm={}"
                                              .format(subscriptionKey,str(currentLocation[0])+","+str(currentLocation[1]),travelMode, vehicleEngineType, currentChargeInkWh, maxChargeInkWh, timeBudgetInSec, routeType, constantSpeedConsumptionInkWhPerHundredkm))).json()

polyBounds = routeRangeResponse["reachableRange"]["boundary"]

for i in range(len(polyBounds)):
    coordList = list(polyBounds[i].values())
    coordList[0], coordList[1] = coordList[1], coordList[0]
    polyBounds[i] = coordList

polyBounds.pop()
polyBounds.append(polyBounds[0])

boundsData = {
               "geometry": {
                 "type": "Polygon",
                 "coordinates": 
                   [
                      polyBounds
                   ]
                }
             }

到達可能範囲内にある電気自動車充電スタンドを検索する

電気自動車の到達可能範囲 (等時線) を特定した後は、その範囲内にある充電スタンドを検索できます。

次のスクリプトでは、Azure Maps の Post Search Inside Geometry API が呼び出されます。 自動車の最大到達可能範囲の境界内にある電気自動車の充電スタンドが検索されます。 次に、応答が解析されて、到達可能な場所の配列が取得されます。

到達可能範囲内にある電気自動車充電スタンドを検索するには、次のスクリプトを実行します。

# Search for electric vehicle stations within reachable range.
searchPolyResponse = await (await session.post(url = "https://atlas.microsoft.com/search/geometry/json?subscription-key={}&api-version=1.0&query=electric vehicle station&idxSet=POI&limit=50".format(subscriptionKey), json = boundsData)).json() 

reachableLocations = []
for loc in range(len(searchPolyResponse["results"])):
                location = list(searchPolyResponse["results"][loc]["position"].values())
                location[0], location[1] = location[1], location[0]
                reachableLocations.append(location)

到達可能範囲と充電ポイントをアップロードする

電気自動車の充電スタンドや最大到達可能範囲の境界を、地図上に視覚化することが役に立ちます。 「データ レジストリを作成する方法」に記載されている手順に従って、境界データと充電ステーション データを geojson オブジェクトとして [Azure ストレージ アカウント] にアップロードし、Azure Maps アカウントに登録します。 一意識別子 (udid) の値を必ず書き留めてください。必要になります。 udid は、ソース コードから Azure ストレージ アカウントにアップロードした geojson オブジェクトを参照する方法です。

マップ上に充電スタンドと到達可能範囲をレンダリングする

Azure ストレージ アカウントにデータをアップロードした後は、Azure Maps Get Map Image Service を呼び出します。 このサービスを使用し、次のスクリプトを実行して、静的マップ画像の上に充電ポイントと最大到達可能範囲の境界をレンダリングします。

# Get boundaries for the bounding box.
def getBounds(polyBounds):
    maxLon = max(map(lambda x: x[0], polyBounds))
    minLon = min(map(lambda x: x[0], polyBounds))

    maxLat = max(map(lambda x: x[1], polyBounds))
    minLat = min(map(lambda x: x[1], polyBounds))
    
    # Buffer the bounding box by 10 percent to account for the pixel size of pins at the ends of the route.
    lonBuffer = (maxLon-minLon)*0.1
    minLon -= lonBuffer
    maxLon += lonBuffer

    latBuffer = (maxLat-minLat)*0.1
    minLat -= latBuffer
    maxLat += latBuffer
    
    return [minLon, maxLon, minLat, maxLat]

minLon, maxLon, minLat, maxLat = getBounds(polyBounds)

path = "lcff3333|lw3|la0.80|fa0.35||udid-{}".format(rangeUdid)
pins = "custom|an15 53||udid-{}||https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/AzureMapsCodeSamples/master/AzureMapsCodeSamples/Common/images/icons/ev_pin.png".format(poiUdid)

encodedPins = urllib.parse.quote(pins, safe='')

# Render the range and electric vehicle charging points on the map.
staticMapResponse =  await session.get("https://atlas.microsoft.com/map/static/png?api-version=2022-08-01&subscription-key={}&pins={}&path={}&bbox={}&zoom=12".format(subscriptionKey,encodedPins,path,str(minLon)+", "+str(minLat)+", "+str(maxLon)+", "+str(maxLat)))

poiRangeMap = await staticMapResponse.content.read()

display(Image(poiRangeMap))

A map showing the location range

最適な充電スタンドを探す

まず、到達可能範囲内にある充電スタンド候補をすべて特定する必要があります。 その後、最も短い時間で到達できるスタンドを調べる必要があります。

次のスクリプトでは、Azure Maps の Matrix Routing API を呼び出しています。 指定した自動車の位置、各充電スタンドまでの走行時間と距離が返されます。 次のセルのスクリプトでは、応答が解析されて、時間的に最も近くにある到達可能な充電スタンドの場所が特定されます。

最も近くにあり最短時間で到達可能な充電スタンドを探すには、次のセルのスクリプトを実行します。

locationData = {
            "origins": {
              "type": "MultiPoint",
              "coordinates": [[currentLocation[1],currentLocation[0]]]
            },
            "destinations": {
              "type": "MultiPoint",
              "coordinates": reachableLocations
            }
         }

# Get the travel time and distance to each specified charging station.
searchPolyRes = await (await session.post(url = "https://atlas.microsoft.com/route/matrix/json?subscription-key={}&api-version=1.0&routeType=shortest&waitForResults=true".format(subscriptionKey), json = locationData)).json()

distances = []
for dist in range(len(reachableLocations)):
    distances.append(searchPolyRes["matrix"][0][dist]["response"]["routeSummary"]["travelTimeInSeconds"])

minDistLoc = []
minDistIndex = distances.index(min(distances))
minDistLoc.extend([reachableLocations[minDistIndex][1], reachableLocations[minDistIndex][0]])
closestChargeLoc = ",".join(str(i) for i in minDistLoc)

最も近い充電スタンドへのルートを計算する

最も近い充電スタンドがわかったので、Get Route Directions API を呼び出して、電気自動車の現在位置から充電スタンドまでの詳細なルートを要求できます。

充電スタンドまでのルートを取得し、応答を解析してルートを表す GeoJSON オブジェクトを作成するには、次のセルのスクリプトを実行します。

# Get the route from the electric vehicle's current location to the closest charging station. 
routeResponse = await (await session.get("https://atlas.microsoft.com/route/directions/json?subscription-key={}&api-version=1.0&query={}:{}".format(subscriptionKey, str(currentLocation[0])+","+str(currentLocation[1]), closestChargeLoc))).json()

route = []
for loc in range(len(routeResponse["routes"][0]["legs"][0]["points"])):
                location = list(routeResponse["routes"][0]["legs"][0]["points"][loc].values())
                location[0], location[1] = location[1], location[0]
                route.append(location)

routeData = {
         "type": "LineString",
         "coordinates": route
     }

ルートを視覚化する

ルートを視覚化するには、「データ レジストリを作成する方法」という記事に記載されている手順に従ってルート データを geojson オブジェクトとして [Azure ストレージ アカウント] にアップロードし、Azure Maps アカウントに登録します。 一意識別子 (udid) の値を必ず書き留めてください。必要になります。 udid は、ソース コードから Azure ストレージ アカウントにアップロードした geojson オブジェクトを参照する方法です。 次に、レンダリング サービス Get Map Image API を呼び出して、マップ上にルートをレンダリングして視覚化します。

マップ上にルートがレンダリングされた画像を取得するには、次のスクリプトを実行します。

# Upload the route data to Azure Maps Data service .
routeUploadRequest = await session.post("https://atlas.microsoft.com/mapData?subscription-key={}&api-version=2.0&dataFormat=geojson".format(subscriptionKey), json = routeData)

udidRequestURI = routeUploadRequest.headers["Location"]+"&subscription-key={}".format(subscriptionKey)

while True:
    udidRequest = await (await session.get(udidRequestURI)).json()
    if 'udid' in udidRequest:
        break
    else:
        time.sleep(0.2)

udid = udidRequest["udid"]

destination = route[-1]

destination[1], destination[0] = destination[0], destination[1]

path = "lc0f6dd9|lw6||udid-{}".format(udid)
pins = "default|codb1818||{} {}|{} {}".format(str(currentLocation[1]),str(currentLocation[0]),destination[1],destination[0])


# Get boundaries for the bounding box.
minLat, maxLat = (float(destination[0]),currentLocation[0]) if float(destination[0])<currentLocation[0] else (currentLocation[0], float(destination[0]))
minLon, maxLon = (float(destination[1]),currentLocation[1]) if float(destination[1])<currentLocation[1] else (currentLocation[1], float(destination[1]))

# Buffer the bounding box by 10 percent to account for the pixel size of pins at the ends of the route.
lonBuffer = (maxLon-minLon)*0.1
minLon -= lonBuffer
maxLon += lonBuffer

latBuffer = (maxLat-minLat)*0.1
minLat -= latBuffer
maxLat += latBuffer

# Render the route on the map.
staticMapResponse = await session.get("https://atlas.microsoft.com/map/static/png?api-version=2022-08-01&subscription-key={}&&path={}&pins={}&bbox={}&zoom=16".format(subscriptionKey,path,pins,str(minLon)+", "+str(minLat)+", "+str(maxLon)+", "+str(maxLat)))

staticMapImage = await staticMapResponse.content.read()

await session.close()
display(Image(staticMapImage))

A map showing the route

このチュートリアルでは、Python を使用して Azure Maps REST API シリーズを直接呼び出し、Azure Maps のデータを視覚化する方法について説明しました。

このチュートリアルで使用した Azure Maps API シリーズの詳細については、以下を参照してください。

リソースをクリーンアップする

クリーンアップが必要なリソースはありません。

次の手順

Azure Notebooks の詳細については、次を参照してください。