Com aprofitar les dades dels vehicles del transport a la demanda
Configurar el trànsit i els serveis de transport públic requereix dades precises i en temps real. En aquest article veiem com les dades dels vehicles de la mobilitat a la demanda poden complementar els mètodes tradicionals de recollida de dades a la via pública.
Les dades són per tot arreu a les ciutats i són or per als planificadors municipals. Les autoritats municipals recullen constantment dades en temps real sobre l'activitat a la via pública, com el flux de trànsit, mitjançant càmeres que compten els vehicles que passen per un punt fix, etc. A les ciutats més grans, els autobusos públics també solen portar GPS, cosa que permet a les autoritats saber en tot moment on és l'autobús, en quina direcció circula i a quina velocitat. A les ciutats més petites, però, les autoritats sovint no poden assumir el cost d'equipar tots els vehicles, per la qual cosa perden una valuosa font de dades en temps real.
En conjunt, les dades de càmeres i vehicles permeten entendre millor com funciona la infraestructura i amb quina fluïdesa circula el trànsit (si és que circula) en determinats carrers. Els planificadors de transport poden fer servir aquestes dades per identificar punts de congestió o colls d'ampolla, configurar els serveis i prioritzar la configuració dels semàfors o els canvis en la distribució dels carrils, etc. Combinada amb les dades històriques, la informació en temps real també ofereix una imatge del abans i el després de com afecta una nova infraestructura les condicions del trànsit, comparant els temps de viatge i les velocitats d'abans i d'ara.
L'aprofitament de les dades és al centre de tots els serveis de transport a la demanda (DRT) de Shotl. Com que la nostra infraestructura bàsica per al DRT inclou un smartphone o una tauleta on s'executa l'app del conductor, tots els vehicles DRT tenen GPS de manera automàtica. Però el valor de les dades del DRT va més enllà de conèixer la ubicació, la velocitat, etc. dels vehicles. Com que el nostre algorisme calcula les rutes de manera dinàmica en funció de la demanda dels passatgers, si un vehicle evita repetidament un carrer o zona concreta, pot indicar que hi ha un problema que convé investigar. En canvi, si l'algorisme afavoreix sistemàticament certes rutes, pot ser senyal que altres serveis fixos podrien circular de manera més eficient per aquests carrers. Com més vehicles DRT circulin pels carrers, millors dades es poden recollir.
A més d'oferir als planificadors una visió més completa del que passa sobre el terreny, les dades del DRT també beneficien la ciutadania. Quan s'incorporen a plataformes, fluxos de dades i sistemes d'accés públic, ofereixen informació en temps real sobre la manera més ràpida de fer un trajecte, les zones que convé evitar, etc.
Naturalment, recollir dades dels vehicles planteja certs reptes. Per exemple, encara que la tecnologia millora constantment, les dades poden ser poc fiables si el GPS no és gaire precís. A Barcelona, on té la seu Shotl, hem detectat problemes de «salts» del GPS del carril bus als carrils contigus en carrers amples amb diversos carrils. Una manera de resoldre-ho és fer servir un GPS de millor qualitat. L'altra és depurar les dades abans d'utilitzar-les, i per això el nostre departament d'IT ofereix aquest servei de sèrie a tots els nostres clients DRT.
Naturalment, les dades dels vehicles són només una peça del trencaclosques. Per tenir la imatge completa, també cal tenir en compte les dades d'usuaris i de demanda. En el nostre proper article sobre aquest tema veurem els usos de les dades d'usuaris.
