A personal tourism navigation system to support traveling multiple destinations with time restrictions

AINA2004 : The 18th International Conference on Advanced Information Networking and Applications , Mar 29 -31, 2004 , Fukuoka, JapanWe propose a personal navigation system (called PNS) which navigates a tourist through multiple destinations efficiently. In our PNS, a tourist can specify multiple destinations with desired arrival/stay time and preference degree. The system calculates the route including part of the destinations satisfying tourist's requirements and navigates him/her. For the above route search problem, we have developed an efficient route search algorithm using a genetic algorithm. We have designed and implemented the PNS as a client-server system so that the portable device users can use the PNS through the Internet. Experiments using general map data and PDAs show that our PNS can calculate a semioptimal route almost in real-time

A PostgreSQL/PostGIS Implementation for the Sightseeing Tour Planning Problem

This article discusses a procedure for finding the best multi stops route for sightseeing tour through a road network. The procedure involves building a database containing nodes and road network in PostgreSQL, calculating the shortest distance between a pair of nodes using pgDijkstra module, and solving the tour problem using a function written in PL/pgSQL. The function was developed based on the Nearest Insertion Algorithm for solving the Travelling Salesman Problem. The algorithm inserts a sightseeing attraction (node) at the best position in the existing route, which is between a pair of nodes that yields the minimum difference between the total tour time before and after the new node was inserted. The test result shows that the function can solve the problem within acceptable runtime for web application for total destination nodes of 22. It is concluded that the whole procedure was suitable for developing Web GIS application that solve the sightseeing tour planning problem

Personalized Tourist Route Generation

When tourists are at a destination, they typically search for information in the Local Tourist Organizations. There, the staff determines the profile of the tourists and their restrictions. Combining this information with their up-to-date knowledge about the local attractions and public transportation, they suggest a personalized route for the tourist agenda. Finally, they fine tune up this route to better fit tourists' needs. We present an intelligent routing system to fulfil the same task. We divide this process in three steps: recommendation, route generation and route customization. We focus on the last two steps and analyze them. We model the tourist planning problem, integrating public transportation, as the Time Dependent Team Orienteering Problem with Time Windows (TDTOPTW) and we present an heuristic able to solve it on real-time. Finally, we show the prototype which generates and customizes routes in real-time

Interactive Assistance for Tour Planning

Abstract. It is often difficult for individual tourists to make a sightseeing tour plan because they do not have prior knowledge about the destination. Although several systems have been developed for assisting the user’s tour planning, these systems lack interactivity, while demanding a lot of data input from the user. In this paper, we introduce a new computer-aided tour planning system, called CT-Planner, which realizes collaborative tour planning. The system provides several tour plans with different characters and asks the user to give feedback. The feedback is utilized by the system for inferring the user’s preferences and then revising the tour plans. This cycle is repeated until the user is satisfied with the final plan. Thanks to this cycle the user does not have to register his profiles in advance. In addition, the system allows the user to specify his special requests, which leads to a more satisfying experience of computer-aided tour planning

Crowdsensing-driven route optimisation algorithms for smart urban mobility

Urban rörlighet anses ofta vara en av de främsta möjliggörarna för en hållbar statsutveckling. Idag skulle det dock kräva ett betydande skifte mot renare och effektivare stadstransporter vilket skulle stödja ökad social och ekonomisk koncentration av resurser i städerna. En viktig prioritet för städer runt om i världen är att stödja medborgarnas rörlighet inom stadsmiljöer medan samtidigt minska trafikstockningar, olyckor och föroreningar. Att utveckla en effektivare och grönare (eller med ett ord; smartare) stadsrörlighet är en av de svåraste problemen att bemöta för stora metropoler. I denna avhandling närmar vi oss problemet från det snabba utvecklingsperspektivet av ITlandskapet i städer vilket möjliggör byggandet av rörlighetslösningar utan stora stora investeringar eller sofistikerad sensortenkik. I synnerhet föreslår vi utnyttjandet av den mobila rörlighetsavkännings, eng. Mobile Crowdsensing (MCS), paradigmen i vilken befolkningen exploaterar sin mobilkommunikation och/eller mobilasensorer med syftet att frivilligt samla, distribuera, lokalt processera och analysera geospecifik information. Rörlighetavkänningssdata (t.ex. händelser, trafikintensitet, buller och luftföroreningar etc.) inhämtad från frivilliga i befolkningen kan ge värdefull information om aktuella rörelsesförhållanden i stad vilka, med adekvata databehandlingsalgoriter, kan användas för att planera människors rörelseflöden inom stadsmiljön. Såtillvida kombineras i denna avhandling två mycket lovande smarta rörlighetsmöjliggörare, eng. Smart Mobility Enablers, nämligen MCS och rese/ruttplanering. Vi kan därmed till viss utsträckning sammanföra forskningsutmaningar från dessa två delar. Vi väljer att separera våra forskningsmål i två delar, dvs forskningssteg: (1) arkitektoniska utmaningar vid design av MCS-system och (2) algoritmiska utmaningar för tillämpningar av MCS-driven ruttplanering. Vi ämnar att visa en logisk forskningsprogression över tiden, med avstamp i mänskligt dirigerade rörelseavkänningssystem som MCS och ett avslut i automatiserade ruttoptimeringsalgoritmer skräddarsydda för specifika MCS-applikationer. Även om vi förlitar oss på heuristiska lösningar och algoritmer för NP-svåra ruttproblem förlitar vi oss på äkta applikationer med syftet att visa på fördelarna med algoritm- och infrastrukturförslagen.La movilidad urbana es considerada una de las principales desencadenantes de un desarrollo urbano sostenible. Sin embargo, hoy en día se requiere una transición hacia un transporte urbano más limpio y más eficiente que soporte una concentración de recursos sociales y económicos cada vez mayor en las ciudades. Una de las principales prioridades para las ciudades de todo el mundo es facilitar la movilidad de los ciudadanos dentro de los entornos urbanos, al mismo tiempo que se reduce la congestión, los accidentes y la contaminación. Sin embargo, desarrollar una movilidad urbana más eficiente y más verde (o en una palabra, más inteligente) es uno de los temas más difíciles de afrontar para las grandes áreas metropolitanas. En esta tesis, abordamos este problema desde la perspectiva de un panorama TIC en rápida evolución que nos permite construir movilidad sin la necesidad de grandes inversiones ni sofisticadas tecnologías de sensores. En particular, proponemos aprovechar el paradigma Mobile Crowdsensing (MCS) en el que los ciudadanos utilizan sus teléfonos móviles y dispositivos, para nosotros recopilar, procesar y analizar localmente información georreferenciada, distribuida voluntariamente. Los datos de movilidad recopilados de ciudadanos que voluntariamente quieren compartirlos (por ejemplo, eventos, intensidad del tráfico, ruido y contaminación del aire, etc.) pueden proporcionar información valiosa sobre las condiciones de movilidad actuales en la ciudad, que con el algoritmo de procesamiento de datos adecuado, pueden utilizarse para enrutar y gestionar el flujo de gente en entornos urbanos. Por lo tanto, en esta tesis combinamos dos prometedoras fuentes de movilidad inteligente: MCS y la planificación de viajes/rutas, uniendo en cierta medida los distintos desafíos de investigación. Hemos dividido nuestros objetivos de investigación en dos etapas: (1) Desafíos arquitectónicos en el diseño de sistemas MCS y (2) Desafíos algorítmicos en la planificación de rutas aprovechando la información del MCS. Nuestro objetivo es demostrar una progresión lógica de la investigación a lo largo del tiempo, comenzando desde los fundamentos de los sistemas de detección centrados en personas, como el MCS, hasta los algoritmos de optimización de rutas diseñados específicamente para la aplicación de estos. Si bien nos centramos en algoritmos y heurísticas para resolver problemas de enrutamiento de clase NP-hard, utilizamos ejemplos de aplicaciones en el mundo real para mostrar las ventajas de los algoritmos e infraestructuras propuestas

Crowdsensing-driven route optimisation algorithms for smart urban mobility

Cotutela Universitat Politècnica de Catalunya i KTH Royal Institute of TechnologyUrban rörlighet anses ofta vara en av de främsta möjliggörarna för en hållbar statsutveckling. Idag skulle det dock kräva ett betydande skifte mot renare och effektivare stadstransporter vilket skulle stödja ökad social och ekonomisk koncentration av resurser i städerna. En viktig prioritet för städer runt om i världen är att stödja medborgarnas rörlighet inom stadsmiljöer medan samtidigt minska trafikstockningar, olyckor och föroreningar. Att utveckla en effektivare och grönare (eller med ett ord; smartare) stadsrörlighet är en av de svåraste problemen att bemöta för stora metropoler. I denna avhandling närmar vi oss problemet från det snabba utvecklingsperspektivet av ITlandskapet i städer vilket möjliggör byggandet av rörlighetslösningar utan stora stora investeringar eller sofistikerad sensortenkik. I synnerhet föreslår vi utnyttjandet av den mobila rörlighetsavkännings, eng. Mobile Crowdsensing (MCS), paradigmen i vilken befolkningen exploaterar sin mobilkommunikation och/eller mobilasensorer med syftet att frivilligt samla, distribuera, lokalt processera och analysera geospecifik information. Rörlighetavkänningssdata (t.ex. händelser, trafikintensitet, buller och luftföroreningar etc.) inhämtad från frivilliga i befolkningen kan ge värdefull information om aktuella rörelsesförhållanden i stad vilka, med adekvata databehandlingsalgoriter, kan användas för att planera människors rörelseflöden inom stadsmiljön. Såtillvida kombineras i denna avhandling två mycket lovande smarta rörlighetsmöjliggörare, eng. Smart Mobility Enablers, nämligen MCS och rese/ruttplanering. Vi kan därmed till viss utsträckning sammanföra forskningsutmaningar från dessa två delar. Vi väljer att separera våra forskningsmål i två delar, dvs forskningssteg: (1) arkitektoniska utmaningar vid design av MCS-system och (2) algoritmiska utmaningar för tillämpningar av MCS-driven ruttplanering. Vi ämnar att visa en logisk forskningsprogression över tiden, med avstamp i mänskligt dirigerade rörelseavkänningssystem som MCS och ett avslut i automatiserade ruttoptimeringsalgoritmer skräddarsydda för specifika MCS-applikationer. Även om vi förlitar oss på heuristiska lösningar och algoritmer för NP-svåra ruttproblem förlitar vi oss på äkta applikationer med syftet att visa på fördelarna med algoritm- och infrastrukturförslagen.La movilidad urbana es considerada una de las principales desencadenantes de un desarrollo urbano sostenible. Sin embargo, hoy en día se requiere una transición hacia un transporte urbano más limpio y más eficiente que soporte una concentración de recursos sociales y económicos cada vez mayor en las ciudades. Una de las principales prioridades para las ciudades de todo el mundo es facilitar la movilidad de los ciudadanos dentro de los entornos urbanos, al mismo tiempo que se reduce la congestión, los accidentes y la contaminación. Sin embargo, desarrollar una movilidad urbana más eficiente y más verde (o en una palabra, más inteligente) es uno de los temas más difíciles de afrontar para las grandes áreas metropolitanas. En esta tesis, abordamos este problema desde la perspectiva de un panorama TIC en rápida evolución que nos permite construir movilidad sin la necesidad de grandes inversiones ni sofisticadas tecnologías de sensores. En particular, proponemos aprovechar el paradigma Mobile Crowdsensing (MCS) en el que los ciudadanos utilizan sus teléfonos móviles y dispositivos, para nosotros recopilar, procesar y analizar localmente información georreferenciada, distribuida voluntariamente. Los datos de movilidad recopilados de ciudadanos que voluntariamente quieren compartirlos (por ejemplo, eventos, intensidad del tráfico, ruido y contaminación del aire, etc.) pueden proporcionar información valiosa sobre las condiciones de movilidad actuales en la ciudad, que con el algoritmo de procesamiento de datos adecuado, pueden utilizarse para enrutar y gestionar el flujo de gente en entornos urbanos. Por lo tanto, en esta tesis combinamos dos prometedoras fuentes de movilidad inteligente: MCS y la planificación de viajes/rutas, uniendo en cierta medida los distintos desafíos de investigación. Hemos dividido nuestros objetivos de investigación en dos etapas: (1) Desafíos arquitectónicos en el diseño de sistemas MCS y (2) Desafíos algorítmicos en la planificación de rutas aprovechando la información del MCS. Nuestro objetivo es demostrar una progresión lógica de la investigación a lo largo del tiempo, comenzando desde los fundamentos de los sistemas de detección centrados en personas, como el MCS, hasta los algoritmos de optimización de rutas diseñados específicamente para la aplicación de estos. Si bien nos centramos en algoritmos y heurísticas para resolver problemas de enrutamiento de clase NP-hard, utilizamos ejemplos de aplicaciones en el mundo real para mostrar las ventajas de los algoritmos e infraestructuras propuestas.Postprint (published version