Ссылка на тему, которую ведет автор вот:
http://4pna.com/showthread.php?t=10614Только там регистрироваться надо. Если не хотите могу файлы переложить.
Принцип использования САС планеты очень прост.
Открываете нужную карту - например генштаб или гуглу. Для этого никуда лезть не надо - карта выбирается в меню программы и подгружается из инета.
Переходите в интересующую область. Например Грузию или Чухлому.
На глаз определяете, где кататься будете и делаете встроенными средствами многоугольник с областью, карты которой вам нужны.
Выбираете масштаб карты, который вам нужен и на который у вас хватит места на карте. Можно хоть самую подробную, но весить она будет огого.
Нажимаете "Закачать".
Идете спать. На утро у вас готовая карта на компе.
Мы используем боевой комп, потому данные нам переносить не надо. Если же нужен сас для андройда, то получившийся кэш надо залить в определенную папку на карточке андройда. Для этого лучше её из планшета вынуть и вставить в картридер - скорость будет быстрее.
Самая прелесть САС планеты в том, что выделив область можно качать различные карты: Гугла, Яндекса, Генштаб итд, а так же можно накладывать одну карту на другую!
Например очень хорошо получается, когда на карту гугла накладываются объекты из викимапии. Ну или на генштаб можно яндекс фотки прикрепить

Так же иногда спасает ситуация с тем, что карту можно докачать на лету. Особенно, когда в горячке соревнований понимаешь, что какую-то часть закрыло облако, или ошибка карты есть, то можно через 3Г докачать генштаб или ту же викимапию.
На соревнованиях так же активно пользуемся раскраской трека в разные цвета в зависимости от скорости. И когда надо пересечь карту сразу видно по каким дорогам мы рубились, а по каким просвистели аки по асфальту.
В общем вот такой пост обожание САС Планеты
