•  
  •  
 
RELCASI

DOI

10.17705/1relc.00105

Abstract

This paper presents a map-matching method for analyzing streaming GPS trajectory data. The proposed approach comprises four main steps: 1) data download, cleaning, and upload; 2) azimuth extraction; 3) a map-matching method for detecting the precise moment when buses pass at their respective bus stops along the operating route; and 4) correlation between actual and scheduled passage times at bus stops. Experiments conducted using open streaming GPS data from public transport line 216 in Curitiba demonstrated the effectiveness of the proposed methodology. The results also highlight challenges and opportunities for improving data quality.

Este trabajo presenta un método de correspondencia de mapas para analizar los datos de Streaming de las trayectorias GPS, que contiene 1) carga y limpieza de datos; 2) extracción de azimuts; 3) un método para detectar el momento (tiempo) de paso de los autobuses en las respectivas paradas de autobús de su línea operativa y 4) correlación de los tiempos reales y teóricos de paso en las paradas de autobús. Las pruebas realizadas en datos de Streaming abiertos de las trayectorias GPS del transporte público (línea 216) ilustraron la eficiencia de la metodología de los algoritmos propuestos, además de indicar desafíos y factores para la mejora de los datos.

Este trabalho apresenta um método de correspondência de mapas para analisar os dados de streaming de trajetórias de GPS, contendo: 1) upload e limpeza de dados; 2) extração de azimutes; 3) um método para detectar o momento (tempo) de passagem dos ônibus nos respectivos pontos de ônibus de sua linha operacional; e 4) correlação dos tempos reais e teóricos de passagem nos pontos de ônibus. Testes realizados em dados abertos de streaming de trajetórias de GPS do transporte público (linha 216) ilustraram a eficiência da metodologia dos algoritmos propostos, além de indicar desafios e fatores para aprimoramento dos dados.

Download

Share

COinS