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
