MobilitApp

MobilitApp รวบรวมข้อมูลจากเซ็นเซอร์มือถือ 3 ตัวเป็นระยะๆ ได้แก่ มาตรความเร่ง แมกนีโตมิเตอร์ และไจโรสโคป เราไม่ใช้ GPS เพื่อคาดเดาวิธีการเดินทาง วิธีนี้จะช่วยยืดอายุแบตเตอรี่และไม่อ่านตำแหน่งทางภูมิศาสตร์ของบุคคลนั้นอย่างต่อเนื่อง

ข้อมูลที่ได้รับจะได้รับการประมวลผลเพื่อฝึกโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่สามารถทำนายวิธีการขนส่งที่ประชาชนใช้ในภายหลังได้ ปัจจุบัน MobilitApp รู้จักวิธีการเดินทางเหล่านี้ด้วยความแม่นยำมากกว่า 88%: จักรยาน จักรยานไฟฟ้า สกู๊ตเตอร์ไฟฟ้า รถบัส รถไฟใต้ดิน รถไฟ รถราง รถจักรยานยนต์ รถยนต์ การวิ่งและการเดิน

ผู้ใช้สามารถดูการคาดการณ์โหมดการขนส่งบนแผนที่สำหรับแต่ละส่วนของเส้นทางต่อเนื่องหลายรูปแบบในขณะที่เคลื่อนที่

ข้อมูลผู้ใช้จะได้รับการปฏิบัติโดยไม่เปิดเผยตัวตนโดยสิ้นเชิง

MobilitApp รวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับการเดินทางหลายรูปแบบ: จุดเริ่มต้น วิธีการขนส่ง จุดที่ตรวจพบการเปลี่ยนแปลงวิธีการขนส่ง วิธีการขนส่งใหม่คืออะไร และต่อๆ ไป ทีละส่วน จนกระทั่งพบจุดสิ้นสุดของเส้นทางต่อเนื่องหลายรูปแบบ

ไม่มีการรวบรวมข้อมูลที่ระบุตัวตนของผู้ใช้ วัตถุประสงค์คือเพื่อรวบรวมฐานข้อมูลวิถีการเป็นพลเมืองหลายรูปแบบในเขตเมืองใหญ่ เพื่อวิเคราะห์การไหลเวียนของการเคลื่อนไหวและพฤติกรรมการเคลื่อนที่ของพลเมือง

MobilitApp เป็นเครื่องมือที่มีจุดมุ่งหมายเพื่อช่วยเจ้าหน้าที่ที่รับผิดชอบด้านระบบขนส่งสาธารณะในการปรับปรุงบริการที่นำเสนอ เป้าหมายของเราคือการทำงานร่วมกันในการบรรลุการสัญจรในเมืองที่ยั่งยืน และเพื่อให้บาร์เซโลนาเป็นเมืองที่ปราศจากมลภาวะและน่าอยู่มากขึ้น

MobilitApp กำลังได้รับการพัฒนาโดยนักวิจัยและนักศึกษาของกลุ่มวิจัย SISCOM (https://siscom.upc.edu) ในภาควิชาวิศวกรรมเทเลเมติกส์ (http://www.entel.upc.edu) ของมหาวิทยาลัย Politècnica de Catalunya (https://www.upc.edu) โดยมีศาสตราจารย์ โมนิก้า อากีลาร์ อิการ์ตัว.

เว็บไซต์โครงการ MobilitApp: https://mobilitapp.upc.edu