MobilitApp

MobilityApp は、加速度計、磁力計、ジャイロスコープの 3 つのモバイル センサーからデータを定期的に収集します。当社は移動手段の予測に GPS を使用しません。これにより、バッテリー寿命が節約され、人の地理位置情報が常に読み取られることがなくなります。

取得された情報は、後で国民が使用する交通手段を予測できる機械学習モデルをトレーニングするために処理されます。現在、MobilityApp は、自転車、電動自転車、電動スクーター、バス、地下鉄、電車、路面電車、オートバイ、車、ランニング、徒歩などの交通手段を 88% 以上の精度で認識しています。

ユーザーは、移動中に複合ルートの各セクションの交通モードの予測を地図上で確認できます。

ユーザー情報は完全に匿名で扱われます。

MobilityApp は、マルチモーダルな移動に関する情報を収集します。つまり、どこから始まり、どのような交通手段で移動し、どこで移動手段の変更が検出されたか、新しい移動手段は何かなどです。マルチモーダル ルートの終点が検出されるまで、セクションごとに同様に実行されます。

ユーザーを特定する情報は収集されません。その目的は、都市圏における市民権の多様な軌跡のデータベースを収集し、市民の移動の流れと移動習慣を分析することです。

MoblitApp は、公共交通機関を担当する当局が提供するサービスを向上させることを目的としたツールです。私たちの目標は、持続可能な都市モビリティを実現し、バルセロナをますます汚染のない、より住みやすい都市にするために協力することです。

MobilitApp は、カタルーニャ工科大学のテレマティック工学科 (http://www.entel.upc.edu) の SISCOM 研究グループ (https://siscom.upc.edu) の研究者と学生によって開発されています。 (https://www.upc.edu)、教授の監修のもと。モニカ・アギラール・イガルチュア。

MoblitApp プロジェクト Web サイト: https://mobiletapp.upc.edu