Planificador de viajes de transporte público utilizando el estándar GTFS
Resumen
Hoy en día, el diseño y planeación de los trazados viales en las urbes modernas representa un gran desafío. Además, el uso masivo del transporte público y la actual complejidad de las distintas rutas que operan en las ciudades ha ocasionado que los ciudadanos requieran de ayuda al momento de planificar una ruta. Esta problemática es atendida por diversos sistemas de software que permiten que los ciudadanos puedan alcanzar un destino utilizando auto particular, como es el caso de Waze o Google Maps. Si bien estos sistemas son de gran ayuda para los usuarios finales, tienen el inconveniente de ser sistemas cerrados propiedad de una empresa. Esto ocasiona que no sea posible reutilizar estos recursos por desarrolladores que deseen crear aplicaciones para movilidad. Actualmente, muchas agencias de transporte utilizan los datos GTFS (General Transit Feed Specification) como formato estándar para publicar sus datos. En este artículo se presenta un planificador de viajes, el cual utiliza el formato estándar GTFS. Nosotros presentamos este planificador utilizando el caso de estudio de la Ciudad de México.
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Citas
redeuslac.org, «Economía Urbana - REDEUSLAC,» 2021. [En línea]. Available: https://redeuslac.org/lineas-de-accion/economia-urbana/#:%7E:text=Las%20ciudades%2C%20que%20concentran%20capi-tal,productividad%20y%20la%20capacidad%20innovadora. [Último acceso: 2 Octubre 2022].
R. Montezuma, «Ciudad y transporte: la movilidad urbana,» Cepal, 2003.
C. Velásquez, «Espacio público y movilidad urbana: Sistemas Integrados de Transporte Masivo (SITM),» pp. 21-90, 2015.
A. Bull, Congestión de tránsito el problema y cómo enfrentarlo, 206 ed., Cepal, 2003.
D. López, A. Lozano, H. González, A. Guzmán y F. Maldonado, «Hiperpuma: Sistema Multimodal de Información al Viajero,» de La movilidad en la Ciudad de México Impactos, conflictos y oportunidades, IG, 2018, pp. 119-151.
A. Colque, R. Valdivia, M. Navarrete y S. Aracena, «Un sistema de información geográfico para el transporte público basado en el estandar GTFS realtime,» Scielo, vol. 29, pp. 51-62, 2019.
Google Transit, «Descripción general de GTFS estáticas | Transporte público estático,» 2021. [En línea]. Available: https://developers.google.com/transit/gtfs?hl=es. [Último acceso: 2 octubre 2022].
M. Catala, «Expanding the Google Transit Feed Specification to Support Operation and Planning,» National Center for Transit Research, 2011.
Google transit, «Guías GTFS,» 2021. [En línea]. Available: https://developers.google.com/transit/gtfs/guides. [Último acceso: 28 Septiembre 2022].
J. Wong, R. Landon, W. Kari y H. Regan, «Open Transit Data: State of the Practice and Experiences from Participating Agencies in the United States,» Transportation Research Broad, 2013.
Quadminds, «¿Qué es un Sistema de Planificación de Rutas?,» 1 Junio 2022. [En línea]. Available: https://www.quadminds.com/blog/sistema-de-planificacion-de-rutas/. [Último acceso: 4 Octubre 2022].
B. Sánchez, «6 beneficios de un sistema de planificación de rutas,» 22 Junio 2022. [En línea]. Available: https://www.netlogistik.com/es/blog/6-beneficios-que-brinda-un-sistema-de-planificacion-de-rutas. [Último acceso: 4 Octubre 2022].
Fundación Telefónica, «Smart Cities: un primer paso hacia la internet de las cosas,» Ariel, 2011.
A. Vagner, «Trip planning algorithm for GTFS data with NoSQL structure to improve the performance,» Jatit, vol. 99, nº 10, p. 10, 2021.
A. Queiroz, V. Santos, D. Nascimento y C. Pires, «Conformity Analysis of GTFS Routes and Bus Trajectories,» UFCG, pp. 1-6, 2019.
X. Kong, M. Li, T. Tang, K. Tian, M. Moreira y F. Xia, «Shared Subway Shuttle Bus Route Planning Based on Transport Data Analytics,» IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, vol. 15, pp. 1507-1520, 2018.
T. Szincsák y A. Vágner, «Public transit schedule and route planner application for mobile devices,» Eger, pp. 153-161, 2015.
W. Li, X. Chen y B. Yang, «Bus Travel Transit Path Query Algorithm Based on Ant Algorithm,» Third International Conference on Genetic and Evolutionary Computing, nº 11106229, pp. 665-669, 2009.
Hmong, «Especificación general de feeds de tránsito HistoriayAplicaciones,» 2021. [En línea]. Available: https://hmong.es/wiki/General_Transit_Feed_Specification. [Último acceso: 2 Octubre 2022].
SEMOVI, «Secretaría de Movilidad (SEMOVI),» 28 Septiembre 2022. [En línea]. Available: https://datos.cdmx.gob.mx/dataset/gtfs#:~:text=El%20GTFS%20est%C3%A1tico%20es%20un,y%20planificaci%C3%B3n%20de%20viajes%20multimodales.. [Último acceso: 4 Octubre 2022].
Codingame, «El algoritmo de Dijkstra - Los caminos más cortos con el algoritmo de Dijkstra,» 2020. [En línea]. Available: https://www.codingame.com/playgrounds/7656/los-caminos-mas-cortos-con-el-algoritmo-de-dijkstra/el-algoritmo-de-dijkstra. [Último acceso: 2 Octubre 2022].
A. Lima, «Introducción a las redes sociales usando NetworkX en Python – Acervo Lima,» 2021. [En línea]. Available: https://es.acervolima.com/introduccion-a-las-redes-sociales-usando-networkx-en-python/. [Último acceso: 2 Octubre 2022].
Networkx, «networkx.org,» 2022. [En línea]. Available: https://networkx.org/documentation/stable/reference/generated/networkx.convert_matrix.from_pandas_edgelist.html#networkx.convert_matrix.from_pandas_edgelist. [Último acceso: 25 Septiembre 2022].
R. Beltran y M. Pérez-Ramírez, «Simulador ROV multiplayer para escenarios petroleros submarinos,» Research in Computing Science, p. 74, 2017.
M. Lewin, «Working with Base Layers - Leaflet.js Succinctly Ebook,» 22 Marzo 2016. [En línea]. Available: https://www.syncfusion.com/succinctly-free-ebooks/leafletjs/working-with-base-layers. [Último acceso: 2 Octubre 2022].