Análisis de viajes con la aplicación de teléfonos inteligentes
Se han desarrollado varios modelos prometedores para la captura digital de datos de movilidad, que pueden ser aplicados en la planificación urbana, de transporte y de ordenamiento territorial. Por ello el objetivo de este trabajo es desarrollar una metodología que recolecte información de movilidad...
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2016
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| author | Avilés Ordóñez, Juan Marcelo |
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| description | Se han desarrollado varios modelos prometedores para la captura digital de datos de movilidad, que pueden ser aplicados en la planificación urbana, de transporte y de ordenamiento territorial. Por ello el objetivo de este trabajo es desarrollar una metodología que recolecte información de movilidad con la cual se generen matrices Origen-Destino (OD) y de tiempos de viajes, además que identifique puntos de interés, modos y rutas frecuentes de viaje mediante el desarrollo e implementación de una aplicación para dispositivos móviles Android. Metodología: Se produjo una aplicación para dispositivos móviles con sistema operativo Android, en base a modelos existentes. Esta aplicación obtuvo datos de movilidad a partir de los sensores de localización incorporados en los móviles (GPS), para su posterior migración a una base de datos en la nube y consiguiente post proceso con herramientas de análisis como KNIME, Python y QuantumGis. La aplicación fue probada por 68 estudiantes voluntarios de la Universidad de Cuenca, durante 14 días del mes de enero de 2016. Resultados: Con la información completa de 44 participantes se obtuvieron matrices OD y de tiempos de viajes para diferentes períodos del día, las cuales permitieron identificar variaciones de interacción entre zonas, variaciones de número y tiempo de viajes. Fueron reconocidos también modos de transporte como caminata, bicicleta y motorizados para una sub muestra (n=6). Se detectaron los POIs Residencia (91%), Trabajo/Estudio (74%) y puntos intermedios (20% del total de POIs) y se logró observar comportamientos de movilidad atípico. Finalmente se compararon las rutas más frecuentadas por los usuarios con las rutas óptimas teóricas calculadas, encontrando que el 63.6% de los usuarios coincidían con el recorrido de estas últimas. Conclusiones: El método planteado presenta coherencia con trabajos previos, mostrando niveles de confianza equiparables. El mayor reto es la implementación masiva del modelo creado para la recolección de datos útiles para planes de movilidad. |
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| institution | Universidad de Cuenca |
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| spelling | oai:dspace.ucuenca.edu.ec:123456789-254242020-08-03T17:18:22Z Análisis de viajes con la aplicación de teléfonos inteligentes Avilés Ordóñez, Juan Marcelo Orellana Vintimilla, Daniel Augusto Telefonos Inteligentes Movilidad Matriz Od Tiempo De Viaje Transporte Trafico Tesis De Maestria En Ingenieria En Vialidad Y Transportes Se han desarrollado varios modelos prometedores para la captura digital de datos de movilidad, que pueden ser aplicados en la planificación urbana, de transporte y de ordenamiento territorial. Por ello el objetivo de este trabajo es desarrollar una metodología que recolecte información de movilidad con la cual se generen matrices Origen-Destino (OD) y de tiempos de viajes, además que identifique puntos de interés, modos y rutas frecuentes de viaje mediante el desarrollo e implementación de una aplicación para dispositivos móviles Android. Metodología: Se produjo una aplicación para dispositivos móviles con sistema operativo Android, en base a modelos existentes. Esta aplicación obtuvo datos de movilidad a partir de los sensores de localización incorporados en los móviles (GPS), para su posterior migración a una base de datos en la nube y consiguiente post proceso con herramientas de análisis como KNIME, Python y QuantumGis. La aplicación fue probada por 68 estudiantes voluntarios de la Universidad de Cuenca, durante 14 días del mes de enero de 2016. Resultados: Con la información completa de 44 participantes se obtuvieron matrices OD y de tiempos de viajes para diferentes períodos del día, las cuales permitieron identificar variaciones de interacción entre zonas, variaciones de número y tiempo de viajes. Fueron reconocidos también modos de transporte como caminata, bicicleta y motorizados para una sub muestra (n=6). Se detectaron los POIs Residencia (91%), Trabajo/Estudio (74%) y puntos intermedios (20% del total de POIs) y se logró observar comportamientos de movilidad atípico. Finalmente se compararon las rutas más frecuentadas por los usuarios con las rutas óptimas teóricas calculadas, encontrando que el 63.6% de los usuarios coincidían con el recorrido de estas últimas. Conclusiones: El método planteado presenta coherencia con trabajos previos, mostrando niveles de confianza equiparables. El mayor reto es la implementación masiva del modelo creado para la recolección de datos útiles para planes de movilidad. Abstract: Previous research has developed several promising models for digital data capture mobility, which can be applied in urban planning, transportation and land use planning models. Therefore the aim of this work is to develop a methodology to produce information mobility on Origin-Destination (OD) and travel time matrices, identification of travel modes, points of interest (POIs) and frequent routes through the development and implementation of an application for Android mobile devices. Methodology: There was an application for mobile devices with Android operating system, based on existing models. This application obtained mobility data from sensors embedded in mobile location (GPS). Data was subsequent migration to a cloud database. Post process analysis was conducted with tools such as KNIME, Python and QuantumGIS. The application was tested by 68 students volunteer from the University of Cuenca, for 14 days in January 2016. Results: We obtained data from 44 volunteers for create OD matrices and travel times matrices for different periods of the day. These matrices helped to identify variations of interaction between areas, number and time of travel. They were identified modes of transport such as cycling and motorized. POIs House (91%), Work (74%) and intermediate stops (20% of total POIs) were detected. A mobility atypical behaviors were observed. Finally the compared of routes frequented vs theoretical optimal routes finding that 63.6% of users agreed with total of travel of the latter. Conclusions: The proposed method of analysis and recollection of data presents consistent with previous studies showing comparable levels of confidence. The biggest challenge is the massive deployment model for the collection of useful data mobility plans. Magíster en Ingeniería en Vialidad y Transportes Cuenca 2016-08-01T16:37:44Z 2016-08-01T16:37:44Z 2016 masterThesis http://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/25424 spa TM4;1039 application/pdf application/pdf |
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