Matter, Jonas and Suter, Robin (2017) PlazaRoute: Fussgänger-Routing über offene Flächen im urbanen Raum. Student Research Project thesis, HSR Hochschule für Technik Rapperswil.
HS 2017 2018-SA-EP-Matter-Suter-Netzwerk-Analyse mit QGIS.pdf - Supplemental Material
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Abstract
Today's most notable open source routing engines are optimized for motorized traffic but show deficiencies in pedestrian routing. With open spaces, routers usually navigate along the edges of the available area, whereas pedestrians would naturally take shortcuts through the open space while avoiding obstacles. Past research has shown multiple approaches to this problem. This project compares a few of the approaches used to address this problem. Utilizing publicly available geographic data from OpenStreetMap and the help of existing algorithms, an implementation is proposed to optimize geographic data for existing routing engines that enhances the capacity to produce pedestrian routing approximating natural behavior. The optimization is refined using shortest-path algorithms to minimize additional data volume. Furthermore, the optimized pedestrian routing is used in combination with existing services for public transport routing in Switzerland, providing a practical application addressing multimodal transportation. With a newly-developed plugin for QGIS, users are able to visualize the optimized routes. The implementation of two of the different approaches toward data processing, visibility graph and SpiderWeb graph, demonstrates a clear improvement of routes for pedestrian navigation compared to existing methodology utilized in current routing engines. In the future, this implementation could serve as a reference to integrate these approaches directly into routing engines to enhance the usability of these programs for pedestrians and provide an optimized user experience regardless of the method of transit.
Die heute gängigen Routing-Engines sind für den motorisierten Individualverkehr optimiert. Bei diesem halten sich die Verkehrsteilnehmer an vorgegebene Regeln und Strecken. Fussgänger allerdings optimieren intuitiv ihre Route, so wählen sie zum Beispiel über eine öffentliche Fläche den möglichst kürzesten Weg zum Ziel. Bestehende Routing-Engines navigieren entlang der Kante des Platzes, anstatt ihn direkt zu überqueren. Es werden bestehende Algorithmen, Visibility-Graph und SpiderWeb-Graph, zur Traversierung von offenen Fussgänger-Flächen evaluiert, analysiert und optimiert. Mit einer Vorverarbeitung von OpenStreetMap-Daten wird gezeigt, wie eine Routing-Engine ein natürliches Fussgänger-Routing über offene Flächen unterstützen kann. Als praktische Umsetzung wird in Python mit Hilfe des Fahrplan-Services von search.ch ein Service für ein multimodales Routing mit öffentlichen Verkehrsmitteln erarbeitet. Mit einem eigens entwickelten Plugin für das Geoinformationssystem QGIS können die optimierten Routen visualisiert werden. Durch die Vorverarbeitung von OpenStreetMap-Daten ist die Grundlage für ein natürliches Fussgänger-Routing geschaffen, auf welcher gängige Routing-Engines aufsetzen können. Das hat die Konsequenz, dass mehr Daten zu verarbeiten sind, jedoch müssen die bestehenden Routing-Engines dadurch nicht erweitert werden. In einem visuellen Vergleich zeigen die eingesetzen Algorithmen deutlich bessere Ergebnisse als die bestehenden Implementationen in den Routing-Engines, während die Datenmenge für die Schweiz um weniger als 0.5\% steigt. Mit dem entwickelten Backend und einem zugehörigen QGIS-Plugin können Benutzer mit einem beliebigen Start- und Endpunkt ein ÖV-Routing mit optimiertem Verhalten bei Fussgänger-Routen durchführen.
Item Type: | Thesis (Student Research Project) |
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Subjects: | Topics > Software > Optimization Area of Application > GIS Area of Application > GIS > OpenStreetMap Area of Application > Navigation Technologies > Programming Languages > Python Technologies > Protocols > REST |
Divisions: | Bachelor of Science FHO in Informatik > Student Research Project |
Depositing User: | OST Deposit User |
Contributors: | Contribution Name Email Thesis advisor Keller, Stefan UNSPECIFIED |
Date Deposited: | 10 Apr 2018 09:16 |
Last Modified: | 10 Apr 2018 09:16 |
URI: | https://eprints.ost.ch/id/eprint/625 |