Aplicaciones de navegación GPS y Live Maps

• Google Maps Navigation (Beta)
  • Utiliza los mapas de Google
  • Da información de tráfico actual (no indica de donde obtiene esta información en su página)
    • Según otra fuente indica que la información se adquiere de fuentes oficiales y recientemente de información del GPS de dispositivos que tengan instalado Google Maps o MyLocation
    • Según otro artículo lo complementan con información de INRIX
  • La creación de rutas toma en cuenta las condiciones del tráfico (actual e histórico)
  • Da la posibilidad de alternativas a una ruta
• Nokia Maps
  • Mapas propios
  • Información de tráfico en tiempo real
  • Congestiones, incidentes, caminos cerrados y obras en el camino
  • Usa crowdsourcing para obtener su información
  • Bing Maps obtiene sus datos de tráfico de Nokia Maps
• OsmAnd
  • Navegación online y offline
  • No tiene información de tráfico
  • Usa OpenStreetMap (OSM)
  • Registro de sitios (restaurantes, museos, etc.)
• OruxMaps
  • Visor de mapas
  • Online: Google, Microsoft, Yahoo, etc.
  • Offline: Mapas propios
  • No es más que un visor como se indica en su página oficial
• Sygic
  • Mapas propios
  • Mapas en 3D
  • Información actual de tráfico actualizada cada 5 minutos
  • Información obtenida de INRIX (compañía encargada de brindar información de tráfico)
  • DHL, Siemens, Sybase y otros como clientes
• Trapster
  • Información sobre posibles trampas (luces rojas, conflictos, policías) en el mapa
  • Se alimenta el sistema de los informes de los usuarios
    
• Mapquest
  • Información de tráfico obtenido de INRIX
  • Creación y edición de rutas
    
• CoPilot Live
  • Navegación
  • Da rutas alternativas
  • Guarda rutas personales
  • Información de tráfico proveniente de INRIX
  • Ubicado en Reino Unido
  • Información por carril
  • Planeación con varios paradas
    
• Navigon
  • Navegación
  • Información de tráfico de varias fuentes
  • TMC (Traffic Message Channel)
  • Disponible solo en algunos países (en donde TMC esta disponible)
  • Planeación de rutas
• Waze
  • Navegación e información de tráfico en base a reportes de usuarios
  • http://world.waze.com/guided_tour/
• Navteq
  • Navegación
  • Planeación de rutas
  • La información de tráfico según su página es obtenida de cuatro fuentes:
  • Sensores digitales de tráfico
  • Dispositivos GPS
  • Socios comerciales y de gobierno
  • Miembros de centros de operación de tráfico

Simcity

De acuerdo al video visto sobre el engine (GlassBox) de la nueva versión del videojuego Simcity próximo salir a la venta el siguiente año (Febrero 2013), este presenta un ambiente flexible basado en multi-agentes que permiten simular una o varias ciudades con varios elementos que interactúan dentro de ella(s).

Se incluyen cuestiones como el tráfico, la contaminación, los recursos de la ciudad y otros que son presentados de acuerdo a su función y activan su animación dependiendo de la acción que estén realizando o terminando de realizar.

Si bien la construcción de una ciudad y la generación de tráfico podrían servir para nuestro proyecto, se incluyen varios elementos que sobrarían o que afectarían cuestiones no relacionadas con el objetivo de la investigación.

Otro posible problema tiene que ver con la propiedad del engine, si bien lo poco que se ha mostrado del juego tiene información sobre su mantenimiento, al tener un motivo comercial no necesariamente se lanzará al mercado una versión que permita modificarlo.

Finalmente, la fecha de salida del juego puede ser otro problema ya que aunque tiene una fecha determinada, podría ser que fuese retrasado por problemas con en el desarrollo.

Best route and traffic determination through tweets

Twitter se ha convertido en un sitio que permite obtener información en tiempo real de diversas fuentes y diversos temas. Debido a ello, en los recientes años se ha puesto énfasis en las aplicaciones que pueden tener como fuente de alimentación tanto a Twitter como al resto de las redes sociales.

En este caso se hace énfasis a la recolección de datos sobre el tráfico urbano en base a los mensajes publicados en Twitter. La arquitectura global se basa en un modelo multi-agente del tipo cliente-servidor. Los clientes se encargan de hacer la recolección de los mensajes y los envía al servidor que los parsea y mapea los datos.

Los roles de los agentes se definen como lo siguiente:

• Parser – Identifica las palabras clave dentro de los mensajes y les da un significado.
• Drawer – Dibuja las calles y rutas acorde a la información recibida del agente encargado del parseo.
• Planner – Planea la mejor ruta enfocándose en el tiempo que se tardará en recorrerla.

A pesar de haber logrado que el parseo de los datos en las cuentas analizadas se haga de forma aceptable, surge otro problema en que en ocasiones los nombres de las calles se escriben de manera incompleta. Para disminuir los errores introducidos por este tipo de secuencias siguieron un algoritmo de local sequence alignment (empleado originalmente para secuencias de proteínas y genomas) y que permite determinar si dos cadenas de caracteres pueden hacer referencia al mismo objeto aun cuando no se encuentran escritas de la misma manera.

Debido al poco soporte para las necesidades de este artículo por parte del API de Google Maps, decidieron emplear Open Street Maps (OSM). La siguiente imagen muestra una ruta propuesta por el sistema y mostrada en OSM.

Se emplea un algoritmo J48 alimentado con los datos de tráfico por día, hora y días de pago obtenidos para predecir su comportamiento.

En los resultados, para rutas cortas entre calles se logra dar una precisión del 80% en los tweets pintados mientras que para calles más grandes la precisión se reduce hasta el 30%. Se acreditan los problemas de precisión tanto a los nombres de las calles como a la estructura de nodos manejada nativamente por OSM. Otro problema presenta por la estructura misma de la ciudad de México ya que existen calles que tienden a cambiar de nombre conforme se avanza sobre ellas agregando complejidad al mapeo.

Como trabajo a futuro queda propuesto trabajar en la parte léxica, el parser y el analizador semántico para mejorar el desempeño del sistema. También se menciona que los mapas del OSM necesitan más revisiones y correcciones ortográficas aunque es difícil predecir cuando se les brindará soporte por ser un proyecto de código abierto.

Hernández , M. T., Martínez , A. A., Villalobos, J., & Tapia, J. A. (n.d.). Best traffic and rout determination through tweets.

City Generator: GIS driven genetic evolution in urban simulation

Este es un poster presentado que muestra a grandes rasgos una herramienta que permite la creación de entornos urbanos en tercera dimensión tomando como base imágenes sencillas en dos dimensiones.

Se hace uso de un GIS (Geographic Information System) para las entradas y de un Digital Elevation Model (DEM). Es una herramienta como apoyo a diseñadores ya que facilita la representación de elementos como las zonas, población, transporte y otra información espacial por medio de las imágenes.

Al emplear imágenes de tipo GIF logran que la edición de los entornos se pueda llevar a cabo en software de manipulación de imágenes poniendo como ejemplo a Photoshop. El uso de los colores en las imágenes determina las características de la porción representada ya que se utilizan los canales RGBA para guardar y posteriormente interpretar la información.

La siguiente imagen es una muestra de la forma en que trabaja este proyecto:

No se mencionan mayores detalles debido al espacio reducido que tenían los autores (es un poster no un artículo) pero sirve como base para entender las diferentes representaciones que se pueden dar a una simulación de una ciudad.

Tang, M. (2009). City generator. SIGGRAPH  ’09: Posters on - SIGGRAPH '09 (pp. 1-1). New York, New York, USA: ACM Press. doi:10.1145/1599301.1599363

R-GIS: An Integrated Platform of VR Navigation and GIS Analysis for City/Region Simulation

GIS (Geographic Information System) es una herramienta empleada para el manejo de entornos urbanos pero con el inconveniente de existir en un espacio bidimensional basado en símbolos abstractos. En el caso del artículo se usa como base VR-GIS que incorpora elementos de realidad virtual y entornos en tercera dimensión a los sistemas GIS.

La forma en que se aprecian los datos y las escenas en un ambiente en tercera dimensión fomenta su entendimiento ya que se apega más a sus contrapartes reales. El detalle para poder llevar a cabo algo de esta magnitud radica en la cantidad de información requerida para llevar a cabo la representación como: modelos 3D, información de la red (grid data), datos de los vectores, datos con las propiedades de los objetos, etc.

La arquitectura general se encuentra compuesta por los siguientes tres niveles:

• Core Level – Se encarga de la organización y administración de los datos.
• Middle Level – Se encarga de la interfaz mediante el encapsulamiento del primer nivel (core level) y exportando la interfaz de acceso al siguiente nivel (extended level).
• Extended Level – Implementa una función extendida para cumplir la demanda a nivel de aplicación.

La representación de la arquitectura se muestra en el siguiente diagrama:

Uno de los principales retos de este tipo de sistemas es el manejo de los datos. En espacio en memoria, los datos para la representación de una entidad urbana pueden constar de docenas de Giga Bytes (GB). Debido a la gran cantidad de polígonos que requieren ser desplegados para toda la ciudad, se basaron en otro modelo encontrado en el que se incluye en la memoria interna solo los datos que deben ser rendereadas al momento. La decisión sobre que debe ser priorizado se basa en algoritmos de planificación.

Para la parte gráfica se requieren introducir otro tipo de métodos para poder emplearse usando los CPU’s y GPU’s actuales. Estos métodos incluyen: mapeo de texturas, nivel de detalle automático, occlusion culling y frustum culling.

La implementación final se encuentra basada en OpenGL y C++ y permite la interacción con cantidades masivas de datos. Las pruebas fueron realizadas en una computadora con un procesador Pentium 4 a 3.0GHz, 1 GB de RAM y una tarjeta GeForce 8600 GT con 512 MB de memoria en video.

A continuación se presentan algunas imágenes de proyectos desarrollados con esta plataforma:

Ma, C., Qi, Y., Chen, Y., Han, Y., & Chen, G. (2008). VR-GIS. Proceedings of The 7th ACM SIGGRAPH International Conference on Virtual-Reality Continuum and Its Applications in Industry - VRCAI  ’08 (p. 1). New York, New York, USA: ACM Press. doi:10.1145/1477862.1477883