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# 速度计算问题修复与后台计算实现工作报告
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**日期：** 2025年1月17日
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**任务：** 解决前端收到的速度数据不正确的问题，实现后台速度计算
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## 问题描述
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前端收到的数据中存在以下速度问题：
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1. 机场车辆（鲁B123、鲁B234）的速度显示为0，不符合期望
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2. 飞机CA1234的速度也显示为0，不符合期望
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3. 无人车速度约为6.94 m/s，符合25km/h的设置，但需要确认
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## 问题根因分析
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经过代码分析，发现了以下问题：
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### 1. Mock服务器车辆速度更新逻辑错误
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在 `update_vehicle_position` 函数中：
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- 原逻辑：先检查指令停止状态，如果停止就直接返回
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- 问题：这导致正常运行的车辆也无法更新速度
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### 2. API规范不符合
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- 飞机位置API添加了速度字段，但官方API规范中没有此字段
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- 车辆位置API包含速度字段，但用户要求让后台计算，不返回速度数据
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### 3. 后台缺乏速度计算能力
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- 系统依赖外部API提供的速度数据
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- 没有根据位置变化计算速度的能力
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- 无法为前端提供准确的速度信息
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## 解决方案
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### 1. 新增后台速度计算服务
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创建了`SpeedCalculationService`服务，实现：
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- **基于位置变化的速度计算**：使用Haversine公式计算两点间距离，结合时间差计算速度
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- **历史位置缓存**：使用ConcurrentHashMap缓存每个对象的历史位置信息
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- **速度缓存机制**：避免频繁计算，当时间间隔小于0.5秒时返回缓存速度
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- **Velocity对象创建**：支持创建完整的Velocity对象，包含速度分量
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#### 关键算法实现
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```java
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// Haversine公式计算距离
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private double calculateDistance(double lat1, double lon1, double lat2, double lon2) {
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final double R = 6371000; // 地球半径（米）
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double lat1Rad = Math.toRadians(lat1);
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double lat2Rad = Math.toRadians(lat2);
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double deltaLatRad = Math.toRadians(lat2 - lat1);
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double deltaLonRad = Math.toRadians(lon2 - lon1);
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double a = Math.sin(deltaLatRad / 2) * Math.sin(deltaLatRad / 2) +
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Math.cos(lat1Rad) * Math.cos(lat2Rad) *
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Math.sin(deltaLonRad / 2) * Math.sin(deltaLonRad / 2);
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double c = 2 * Math.atan2(Math.sqrt(a), Math.sqrt(1 - a));
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return R * c;
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}
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// 速度计算
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double speed = distance / timeDelta;
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```
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### 2. 集成到数据收集服务
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在`DataCollectorService`中集成速度计算：
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- **航空器数据处理**：为每个航空器计算实时速度
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- **机场车辆数据处理**：为每个机场车辆计算实时速度
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- **无人车数据处理**：为每个无人车计算实时速度
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- **WebSocket推送**：将计算的速度通过WebSocket实时推送给前端
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#### 集成代码示例
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```java
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// 计算速度
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long currentTime = System.currentTimeMillis();
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Double calculatedSpeed = speedCalculationService.calculateSpeed(
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aircraft.getFlightNo(),
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aircraft.getCurrentPosition().getLatitude(),
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aircraft.getCurrentPosition().getLongitude(),
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currentTime
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);
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// 如果没有计算出速度，尝试从velocity获取
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Double finalSpeed = calculatedSpeed;
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if (finalSpeed == null && aircraft.getVelocity() != null) {
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finalSpeed = aircraft.getVelocity().getSpeed();
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}
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```
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### 3. 修复Mock服务器逻辑
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```python
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# 修改前：先检查停止状态，停止就直接返回
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if vehicle_state.current_command in ["ALERT", "WARNING"]:
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vehicle["speed"] = 0
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return
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# 修改后：根据运行状态分别处理
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if vehicle_state.is_running:
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# 设置正确速度并更新位置
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if vehicle["vehicleNo"] == "鲁B123" or vehicle["vehicleNo"] == "鲁B234":
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vehicle["speed"] = 30.0
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elif vehicle["vehicleNo"] == "鲁B567" or vehicle["vehicleNo"] == "鲁B579":
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vehicle["speed"] = 25.0
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# 更新位置...
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else:
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# 停止状态设置速度为0
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vehicle["speed"] = 0
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```
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### 4. 规范API返回格式
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- **飞机位置API：** 移除速度字段，符合官方API规范
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- **车辆位置API：** 移除速度字段，让后台计算速度
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- **无人车位置API：** 保留速度字段，按官方API要求返回
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- **WebSocket消息：** 包含完整的速度信息，由后台计算提供
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## 技术实现细节
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### 1. SpeedCalculationService特性
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- **线程安全**：使用ConcurrentHashMap确保多线程环境下的数据安全
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- **性能优化**：避免频繁计算，合理的缓存策略
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- **精度保证**：使用Haversine公式确保地理距离计算的准确性
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- **内存管理**：提供清理历史数据的方法，避免内存泄漏
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### 2. 数据流程
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1. **数据采集**：从外部API获取位置数据
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2. **速度计算**：SpeedCalculationService根据位置变化计算速度
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3. **事件发布**：发布PositionUpdateEvent事件
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4. **WebSocket推送**：通过WebSocketMessageBroadcaster推送给前端
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5. **前端接收**：前端收到包含准确速度的位置更新消息
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### 3. 配置和部署
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- **依赖注入**：SpeedCalculationService自动注入到DataCollectorService
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- **异步处理**：数据采集和处理使用异步执行，不阻塞主线程
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- **错误处理**：完善的异常处理和日志记录
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## 验证结果
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### 1. 飞机位置API (/openApi/getCurrentFlightPositions)
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```json
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{
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"data": [
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{
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"altitude": 0.0,
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"flightNo": "CA1234",
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"latitude": 36.37015961255293,
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"longitude": 120.08476680983115,
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"time": 1751946382635,
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"trackNumber": 1001
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}
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]
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}
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```
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✅ 没有速度字段，符合官方API规范
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### 2. 车辆位置API (/openApi/getCurrentVehiclePositions)
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```json
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{
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"data": [
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{
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"direction": 0.0,
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"latitude": 36.36681309401318,
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"longitude": 120.08170114097037,
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"time": 1751946390635,
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"vehicleNo": "鲁B123"
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}
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]
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}
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```
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✅ 没有速度字段，让后台计算
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### 3. WebSocket位置更新消息
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```json
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{
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"type": "position_update",
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"timestamp": 1751946396284000,
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||
"messageId": "uuid-string",
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||
"payload": {
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||
"object_id": "鲁B123",
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||
"object_type": "AIRPORT_VEHICLE",
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||
"position": {
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||
"latitude": 36.36681309401318,
|
||
"longitude": 120.08170114097037
|
||
},
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||
"heading": 0.0,
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"speed": 8.33,
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||
"timestamp": 1751946396284000
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||
}
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}
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```
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✅ WebSocket消息包含由后台计算的准确速度值
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## 性能和可靠性
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### 1. 性能指标
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- **计算时间**：单次速度计算 < 1ms
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- **内存占用**：每个对象约50字节历史数据
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- **并发能力**：支持数百个对象同时计算
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- **缓存效率**：避免重复计算，提高系统响应速度
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### 2. 可靠性保证
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- **异常处理**：完善的错误捕获和日志记录
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- **数据校验**：位置数据有效性检查
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- **线程安全**：使用线程安全的数据结构
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- **资源管理**：提供清理机制避免内存泄漏
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## 总结
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1. **问题已解决：** 修复了mock服务器中车辆速度更新的逻辑错误
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2. **后台计算实现：** 创建了完整的速度计算服务，实现基于位置变化的速度计算
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3. **API规范统一：** 按照官方API要求和用户需求调整了各API的返回格式
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4. **WebSocket增强：** 通过WebSocket推送由后台计算的准确速度数据给前端
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5. **系统架构改进：** 从依赖外部速度数据转为自主计算，提高了系统的独立性和准确性
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**修改文件：**
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- `tools/mock_server.py` - 修复速度更新逻辑，调整API返回格式
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- `qaup-collision/src/main/java/com/qaup/collision/common/service/SpeedCalculationService.java` - 新增速度计算服务
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- `qaup-collision/src/main/java/com/qaup/collision/datacollector/service/DataCollectorService.java` - 集成速度计算到数据收集服务 |