Procedimientos de limpieza y depuración de datos GPS para la aplicación en metodologías Map Matching
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Fecha
2019
Autores
Profesor/a Guía
Facultad/escuela
Idioma
es
Título de la revista
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Título del volumen
Editor
Universidad Andrés Bello
Nombre de Curso
Licencia CC
Licencia CC
Resumen
Objetivo: Minimizar los errores provocados en la toma de datos GPS mediante
métodos de depuración y limpieza, para mejorar la precision de algoritmos de
map matching.
Contexto: Dentro de las principales necesidades requeridas para lograr mejorar
y optimizar las actividades involucradas en la logística urbana, se encuentran la
disposición de datos e información que permitan tomar mejores decisiones
público/privadas orientadas a caracterizar y entender la operación de los
vehículos comerciales sobre el sistema de transporte urbano, y sus impactos y
externalidades sobre el sistema de actividades de la ciudad. Para ello, la
identificación certera de las rutas utilizadas por cada vehículo comercial durante
sus actividades diarias es uno de los principales focos de investigación.
Problema: Las tecnologías GPS aún están en desarrollo, con distintas calidades
de software y hardware, ya que incluso cuando el dispositivo está trabajando a
su máximo rendimiento siempre habrá un error espacial en la precisión de la
ubicación grabada.
Hipótesis: Es posible obtener mejores resultados en la identificación de rutas para
el transporte urbano de carga mediante procedimientos map matching si los
datos GPS son adecuadamente pre-procesados
Diseño: A las muestras de datos GPS reales se les aplicaron cinco métodos
reportados en la literatura de limpieza y depuración de datos GPS, generando
múltiples salidas. A estos datos depurados se le aplicaron tres metodologías map
matching, cuyo objetivo es corregir el error espacial del dato GPS y asignarlo a
un arco (calle). Obteniendo 15 resultados por set de datos (5 filtros y 3 map
matching). Cada salida de map matching fue evaluada con indicadores
reportados en la literatura para obtener la precision de cada algoritmo. Por lo que
se pudo observar cual método de depuración y limpieza logro aumentar más la
precision de cada map matching.
Resultado: La precision de los algoritmos map matching fue mejorada luego de
aplicarle los métodos de limpieza y depuración. En una implementación se vieron
mejorías de un 77.55% a un 92,02%. En general se obtuvieron mejores
resultados con los datos depurados.
Conclusión: Tomando en cuenta la evidencia de los resultados, fue posible
aceptar la hipótesis, ya que cada una de las tres implementaciones de map
matching tuvo una mejoría en su rendimiento con datos depurados.
Notas
Tesis (Ingeniero Civil Informático)
Palabras clave
Sistema de Posicionamiento Global, Algoritmos Computacionales