wiki/memory/2026-03-22.md

2026-03-22

Обсуждение Flightradar24 и техстека

Flightradar24 Explorer подписка

• Слава сообщил, что у него оформлена подписка на тарифный план Explorer в Flightradar24
• Попросил проверить возможности этой подписки и ответить на второй вопрос
• Проведён анализ API подписок Flightradar24:
  • Три уровня подписки API: Explorer (entry-level), Essential, Advanced
  • Explorer предоставляет 60,000 data credits в месяц (по промоции до 120,000 до 31 мая 2026)
  • Доступные endpoints:
    • Статические данные: аэропорты (light), авиакомпании (light)
    • Live данные: позиции самолетов (light и full)
    • Исторические данные: события полетов (light и full), позиции (light и full)
    • Сводки полетов (light и full)
    • Треки полетов
    • Отчет об использовании API
  • Ограничения: нет доступа к airports full, live/historic flight positions count, flight summary count

Техстек

• Слава согласен с моим предложением по техстеку (контекст предыдущего обсуждения)
• 22 марта 13:24 - Слава подтвердил согласование подхода и предложил приступать к работе

Голосовые сообщения

• Успешно протестирована отправка голосовых сообщений через скилл voice-tts
• Получено тестовое голосовое сообщение от Славы, отправлен ответ голосом
• Получено подтверждение согласования подхода (голосовое сообщение)
• Представлено ТЗ по интеграции Flightradar24 API (голосовое + файл)

Flightradar24 API - Карта шумового загрязнения

• 22 марта 13:44 - Получена детальная постановка задачи от Славы: веб-страница с картой шумового загрязнения от самолётов на основе исторических данных Flightradar24
• 22 марта 13:45 - Получены ответы на уточняющие вопросы:
  • География: Московская область
  • Период: до одного года (начать с 6 или 12 месяцев в зависимости от доступности данных)
  • Типы самолётов: все доступные в Flightradar24
  • Модель шума: на первом этапе учитывать только высоту (тип самолёта, время суток, ветер - в бэклог)
  • Визуализация: траектория полёта + шумовая граница (зависит от высоты) на карте
  • Интерактивность: зум, фильтры по времени, при наведении показывать рейс, высоту, скорость, аэропорты
  • Точность: без привязки к реальным замерам шума, санитарные нормы - в бэклог
  • Технологии: простые, доступные, без жёстких предпочтений
  • Доступ к данным: ключ и подписка Explorer уже есть
• 22 марта 14:06 - Создано новое ТЗ: tasks/flightradar24/reports/ТЗ_Карта_шумового_загрязнения_Flightradar24.md
• 22 марта 14:10 - Произведена очистка проекта: удалены все файлы, не относящиеся к новой задаче, оставлены только:
  • config.json (обновлён под новую задачу)
  • README.md (полностью переписан)
  • scripts/check_api.py (скрипт проверки API)
  • scripts/flightradar24_explorer.py (базовый клиент API)
  • requirements.txt (зависимости Python)
  • reports/ТЗ_Карта_шумового_загрязнения_Flightradar24.md (основное ТЗ)
• Создана структура проекта: папки backend/, frontend/, data/, docs/
• Создан файл .env.example с шаблоном конфигурации
• 22 марта 14:15 - Получен sandbox API ключ от Славы: 9d4d192b-8641-4420-b00e-09e3d935badf|fIMdnj8WixjDqyaUTHLKPlgHU9d5JiOZwJJWGiVHdcda602e
• 22 марта 14:20 - Создано виртуальное окружение Python, установлены зависимости (requests, python-dotenv)
• 22 марта 14:21 - Обнаружено, что для sandbox нужен другой базовый URL (https://fr24api.flightradar24.com/api) и заголовок Accept-Version: v1
• 22 марта 14:22 - Успешно протестирован sandbox API:
  • Endpoint /static/airlines/AAL/light вернул данные American Airlines
  • Endpoint /live/flight-positions/light с параметром bounds вернул 2 тестовых полёта
• Sandbox возвращает статические тестовые данные, что подходит для прототипа
• Отправлено голосовое сообщение Славе о начале работы над прототипом

---

Прототип v0.2 — Карта шумового загрязнения (22 марта 2026, вечер)

Ключевые технические решения

Картографическая библиотека:

• Leaflet → отклонён (слабая производительность)
• MapLibre GL → отклонён (WebGL заблокирован в sandbox-браузере Славы: Sandboxed = yes)
• OpenLayers 10 (Canvas2D) → выбран ✅ работает везде без WebGL

Геометрия шумовых зон:

• Turf.js buffer() + difference() — реальные км на земле
• Строятся посегментно для каждого сегмента трека
• Зоны: 0–2 км, 2–5 км, 5–7 км, 7–11 км от самолёта

Физическая модель шума (теорема Пифагора):

• D = √(R² − H²), где R — граница зоны (сфера), H — высота, D — ширина на карте
• Чем выше самолёт — тем уже зона
• При H ≥ R зона исчезает

Доступ к карте:

• nginx proxy: https://openclaw.mva154.duckdns.org/noisemap/ → Flask :5555
• location /noisemap/ → proxy_pass http://172.19.0.2:5555/

Данные (загружено)

Production API FR24, 4 аэропорта, 2 дня:

• SVO 21.03: 33 рейса (вылеты + прилёты)
• DME 21.03: 15 рейсов
• VKO 21.03: 21 рейс
• ZIA 21.03: 1 рейс (WZ560 TBS→ZIA)
• SVO/DME/VKO/ZIA 20.03 +1.5ч смещение: загружены
• Итого: 147 рейсов / 29 487 точек

Критически важное замечание по FR24 API:

• bounds формат: lat_max,lat_min,lon_min,lon_max (НЕ lat_min,lon_min!)
• Ошибочный формат возвращал самолёты над США вместо МО
• flight-tracks не поддерживает фильтр по времени — весь трек ~700 точек/10сек
• Стоимость треков: ~74 кредита/запрос

Стратегии загрузки

Стратегия А (реализована): снимки каждые 3ч → треки

• Охват: ~10–20%, стоимость ~3 100 кредитов/день/аэропорт
• 7 дней × 4 аэропорта ≈ 87 000 кредитов ✅

Стратегия Б (планируется): табло → все треки

• Охват: ~100%, стоимость ~24 500 кредитов/день/аэропорт
• Требует источник списка рейсов по дате
• Исследование источников (19:15–19:23 МСК):
  • FR24 сайт (api.flightradar24.com) — только текущие данные, исторические недоступны
  • FR24 Explorer API — нет endpoint для списка рейсов по аэропорту/дате
  • svo.aero — SPA (Angular), нет публичного JSON API
  • Яндекс.Расписания — нужен API ключ (бесплатный, требует аккаунт Яндекс)
  • OpenSky Network — нужна регистрация для исторических данных
  • Лучший вариант: Яндекс.Расписания — нужен ключ от Славы

Функциональность карты (итоговая)

• Треки: градиент по высоте 🔴→🟡→🟢 (0–8500 м)
• Шумовые зоны: реальные полигоны, чекбоксы для каждой зоны
• Переключатель видимости треков (зоны остаются)
• Фильтры: аэропорт (SVO/DME/VKO/ZIA/все), тип (вылет/прилёт), высота (м), период
• Карточка рейса: тип 🛫/🛬, название города (Сочи (AER)), дата, вход/выход из МО в МСК
• Флажки: несколько, переименование (dblclick), удаление (клик), разные цвета
• Линейка: мультисегментная, Haversine, двойной клик = завершить
• Прокрутка боковой панели ✅

Документация проекта

Создана полная документация в tasks/flightradar24/prototype/docs/:

• ARCHITECTURE.md — схема системы, стек, поток данных
• DATA_LOADING.md — обе стратегии с расчётом кредитов, FAQ
• NOISE_MODEL.md — физическая модель, формула, таблица зон
• FR24_API.md — endpoints, bounds gotcha, rate limits
• UI.md — слои, фильтры, флажки, линейка, nginx конфиг
• DEVLOG.md — хронология решений, технические долги

Расход кредитов FR24 (на конец дня)

• Итого потрачено: ~16 161 из 120 000 промо (~13.5%)
• Остаток: ~103 839 кредитов

Стратегия Б — статус (22.03.2026 вечер)

• Яндекс.Расписания ключ получен: 788c6840-5f85-4a04-bfb5-4e20c003cffc
• Сохранён в .env как YANDEX_RASP_API_KEY, код станции SVO: s9600213
• Собрано табло SVO 21.03: 750 рейсов → data/tablo_SVO_2026-03-21.json
• После дедупликации: 66 совпадений (треки уже есть), 684 новых
• fetch_strategy_b.py (v1) — ПРОВАЛИЛСЯ: алгоритм искал fr24_id в снимке в момент вылета, но самолёт ещё на земле → 0 результатов
• fetch_strategy_b_v2.py — ИСПРАВЛЕН: ищет через +15/+30/+45 мин после вылета (или -30/-20/-10 мин до прилёта), расширенный bbox 200 км вокруг SVO
• Запуск v2 запланирован на 20:25 UTC через cron (cron job ID: 63c2c8ce) — ждём сброса rate limit
• FR24 rate limit сейчас активен из-за ~684 запросов первого запуска

Текущие данные на карте

• 147 рейсов / 29 487 точек (стратегия А, все аэропорты, 20–21.03)
• URL: https://openclaw.mva154.duckdns.org/noisemap/
• Flask работает на порту 5555

Следующие шаги

1. ⏳ Дождаться запуска fetch_strategy_b_v2.py в 20:25 UTC, сообщить результат
2. Фильтр по дате в UI
3. Тепловая карта накопленного шума
4. Модель шума v2 (учёт типа ВС)