Map matching: uma análise de dados streaming de trajetórias de GPS no transporte público - Martins, Tiago Stapenhorst (2022)
Garantir um transporte público que supra as necessidades de uma população crescente é um desafio, especialmente em países em desenvolvimento onde os recursos e investimentos são limitados. Com o barateamento e a instalação de dispositivos de Internet of Things (IoT) como embarcados, sensores, Global Positioning System (GPS) em ônibus de transporte público uma grande quantidade de dados pode ser gerada e utilizada como base para tomadas de decisão. Entretanto se os dados forem afetados por erros e incertezas tais análises podem ser inválidas. Os dados abertos de movimentação dos ônibus de Curitiba é vasto mas apresentam inconsistências e não informam o horário de passagem dos ônibus nos pontos de ônibus. A grande quantidade de dados por si só será valiosa se processamentos e algoritmos extraiam o valor destes dados. Este trabalho tem como objetivo um método de quatro etapas para analisar os dados de Streaming de trajetórias de GPS, contendo 1) análise e limpeza dos dados; 2) extração de azimutes; 3) um método para detecção do momento (horário) de passagem dos ônibus nos respectivos pontos de ônibus de sua linha de operação e 4) correlação dos tempos reais e teóricos da passagem nos pontos de ônibus. O trabalho utiliza conceitos de Sistemas de Informação Geográficas, Cidades Inteligentes e Dados Abertos. Testes realizados em dados abertos de Streaming de trajetórias de GPS de transporte público de Curitiba ilustraram a eficiência da metodologia dos algoritmos propostos, além de indicar fatores para a melhoria dos dados.