MaGIST (proyecto coordinado UDC, UVIGO, USC, UC3): Almacenamiento y procesado de datos geoespaciales masivos para el transporte urbano inteligente y sostenible
Subproyecto UVigo, título: MaGIST-ERIUM
Inteligencia Geoespacial como soporte a la Toma de Decisiones en Movilidad Urbana
Resumen:
La mejora en la sostenibilidad de la movilidad urbana es uno de los grandes retos en el ámbito de los Sistemas de Transporte Inteligente (ITS), y depende de una serie de factores tecnológicos cuya investigación y desarrollo es fundamental para la definición de estrategias y soluciones eficientes y atractivas tanto para la administración pública como para los habitantes de las ciudades.
En la actualidad, la Geointeligencia se está abriendo paso en la toma de decisiones al amparo de las posibilidades que ofrece el procesamiento masivo de datos con componente espacial. En este ámbito, el subproyecto MaGIST-ERIUM liderado por el grupo de investigación en Geotecnologías Aplicadas de la Universidad de Vigo se centra en la captura eficiente de datos del entorno urbano con tecnología de teledetección (remote sensing), y en el desarrollo de técnicas de procesado inteligente de datos geoespaciales que permita generar una cartografía base de elevada precisión en cuanto a posicionamiento geométrico y asignación de semántica a elementos relevantes de la infraestructura urbana, y complemente a otras fuentes de información presentes en el proyecto como puede ser el análisis de redes sociales o medidas tomadas en tiempo real con smartphones.
En este contexto, se propone la utilización de un sistema de mapeado móvil (MMS) dotado de sensores que permitan la captura eficiente de datos de la infraestructura urbana, como escáneres basados en tecnología LiDAR, cámaras fotográficas, y sistemas de navegación. Estos sistemas son capaces de adquirir nubes de puntos tridimensionales de gran precisión y resolución del entorno a analizar, ofreciendo información tanto geométrica como radiométrica. Esta información, junto con la información 2D obtenida por las cámaras fotográficas, estará sincronizada espacial y temporalmente con la trayectoria del vehículo permitiendo así el posicionamiento geográfico de los datos.
El reto, y a su vez contribución del subproyecto MaGIST-ERIUM, se centra en la extracción de semánticas específicas y útiles para la movilidad urbana a partir de la información inicialmente carente de significado que se obtiene de un MMS. En este sentido, se buscará cumplir dos objetivos principales:
- Desarrollo de metodologías de procesado de información espacial para obtener medidas de degradación o deterioro de activos de la infraestructura urbana como el pavimento o la señalización, utilizando técnicas de procesado de información geoespacial basadas en heurística o en aprendizaje artificial (machine learning, Deep learning).
- Desarrollo de metodologías de caracterización topográfica de áreas navegables en el entorno urbano, definiendo redes de navegación con alto nivel de detalle adaptadas al tipo de movilidad de cada zona (carriles bici, carriles bus-taxi, intersecciones con zonas de paso de peatones, etc.).
A partir de la consecución de estos objetivos, el subproyecto se integra en el proyecto coordinado exportando la información obtenida de la aplicación de las metodologías desarrolladas a la arquitectura que será el núcleo del proyecto, asistiendo de esta forma a la toma de decisiones a partir de información semántica y topográfica de gran resolución.