hackathon

Výzva #10: Využití OSM pro účely dopravního modelování

Výzva se zaměří na belgické město Brugge, které patří k jedné z pilotních oblastí – Flander (další dva jsou Atény a Plzeň) projektu H2020 DUET.

Cílem této výzvy je připravit nízkonákladový model provozu pro město Brugge s využitím dat OSM jako zdroje pouliční sítě a generátorů dopravy vycházejících z modelu dopravy ve Flandrech. Vytvořený model provozu bude poté vyhodnocen pomocí statistik GEH (wiki, researchgate, …), pokud budou nalezena relevantní data měření silnic.

Obr. 1. Vliv uzavírky silnice na provoz interaktivně modelovaný v aplikaci Traffic Modeller (město Antverpy).

Model bude poté nasazen jako Traffic Modeller Application (podrobnosti viz trafficmodeller.com). Proto je třeba data silniční sítě OSM převést na dobře definovanou a topologicky správnou silniční síť – základní omezující strukturu grafu, která popisuje povolené pohyby uvnitř modelovaná oblast zájmu. Generátory provozu vycházející z flanderského modelu pak budou představovat nabídku a poptávku po cestách autem ve městě.

Třetím rozhodujícím vstupem je OD matice, která se skládá z buněk představujících počet jízd autem od počátku (řádek) do cíle (sloupec).

Pokud již byla matice OD kalibrována, není třeba provádět další kalibrační měření. V každém jiném případě by měl proběhnout proces kalibrace. Proces kalibrace využívá kalibrační měření objemů provozu k přizpůsobení vypočítaného modelu provozu sledované realitě. Měření provozu (nazývaná také sčítání provozu) se obvykle získávají v neuralgických bodech dopravní sítě. Údaje pro takové sčítání provozu lze sbírat z různých zdrojů (kamery ANPR, zabudované senzory na silnicích, manuální sčítání, …). Bez ohledu na zdroj potřebují kalibrační měření další kroky po zpracování k vyčištění pozorovacích nebo systematických chyb, agregaci nebo harmonizaci pozorování se stejnou granularitou a poskytnutí statistického vyhodnocení. V neposlední řadě bude použita statistika GEH ve srovnání s Telraamem nebo podobným zdrojem dat ze senzorů. Další informace naleznete v tomto článku.

The challenge runs under the umbrella of DUET and S4allCities H2020 projects. We are looking for volunteers willing to collaborate with us on the proposed topic. We plan to organize yourselves by a group chat, complemented by virtual calls (skype) during the challenge. 

*** Registrace pro hackathon je otevřena! Pokud máte zájem o tuto výzvu, neváhejte se zaregistrovat ZDE ***

Mentory této výzvy jsou:

Karel Jedlička – Karlova výzkumná základna spočívá v modelování, analýze a také simulaci s využitím vícerozměrných (geografických) datových struktur. Karel aktivně zkoumá 3D a 4D aspekty geografických informačních systémů. Karel se primárně zaměřuje na následující aplikační domény: analýza trendů v klimatických a povětrnostních údajích pro zemědělské účely, vliv dopravy na život ve městě návrhem a vývojem interaktivních dopravních modelů pro digitální dvojčata inteligentních měst. Karel využívá své dovednosti v různých projektech (většinou financovaných EU) od roku 2007. Karel obvykle v projektu působí jako vedoucí výzkumného nebo technického týmu. Podílel se na projektech Stargate, EUXDAT, AfarCloud a DataBio souvisejících se zemědělstvím a S4allCities, TRAFFO, DUET, PoliVisu a OpenTransportNet souvisejících s Smart Cities. Karel pracuje jako vědecký pracovník na Západočeské univerzitě, Katedře geomatiky a živé laboratoři Wirelessinfo. Je místopředsedou asociace Plan4all a spoluzakladatelem provozního modelování Startup RoadTwin.

Daniel Beran – Daniel absolvoval Západočeskou univerzitu (ZČU) na Geomatické fakultě v roce 2018 u Ing. stupně (ekv. k MSc). Od roku 2014 působí v různých projektech H2020 (OpenTransportNet, PoliVisu, DUET). V roce 2015 se Daniel připojil k týmu Traffic Modeller a pracoval jako správce dat a analytik GIS. Od roku 2018 absolvuje doktorský studijní program na ZČU zkoumající klasifikaci mračen bodů LiDAR. V letech 2018 a 2020 byl Daniel výzkumným pracovníkem TU Delft a TU Wien. Je učitelem GIS na částečný úvazek na plzeňské střední škole stavební. Má zkušenosti s GIS, modelováním provozu, 3D vizualizací a zpracováním mračen bodů. Daniel byl mentorem několika hackathonových týmů INSPIRE (např. Valmiera 2018, Nairobi 2019, Praha 2020).

Jan Martolos je dopravní inženýr se specializací na matematické modelování v dopravě. Vystudoval matematiku na Západočeské univerzitě v Plzni a dopravní inženýrství na ČVUT v Praze. Zabývá se zejména dopravními průzkumy, modely dopravy, kapacitou křižovatek a výzkumem v dopravě.

0 0 vote
Hodnocení
Odebírat
Upozornit na
guest
0 Komentáře
Inline Feedbacks
View all comments