Porównanie funkcjonowania rowerowych planerów podróży w aglomeracji poznańskiej

• Autorzy: Ratajczak A. , Zmuda-Trzebiatowski P. , Walerjańczyk W.

Warianty tytułu

EN

Functional evaluation of bicycle trip planners in the Poznań agglomeration

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Transport rowerowy jest coraz częściej postrzegany jako alternatywa dla cechującego się wysokimi kosztami transportu samochodowego. Dotyczy to szczególnie obszarów miejskich, gdzie mniejszą wagę mają słabości transportu rowerowego, takie jak niska prędkość podróży. Jednak efektywne wykorzystanie tej gałęzi transportu może wymagać prawidłowego planowania podróży. Planowanie to powinno uwzględniać zróżnicowane preferencje użytkowników tej gałęzi transportu, a także wykorzystywać dane przestrzenne, które są możliwie wolne od błędów. W artykule przedstawiona została analiza porównawcza dwóch wybranych planerów podróży ruchu rowerowego – Naviki oraz Google Maps. Oceniano jakość generowanych przez nie tras na obszarze aglomeracji poznańskiej. Wykorzystano do tego zestaw czterdziestu losowych tras, z czego trzydzieści miało swoje punkty początkowe i końcowe na obszarze Poznania, a dziesięć na terenie gminy Puszczykowo. Przeprowadzona analiza wskazała, że planery te różnią się między sobą już na wstępnym etapie odwrotnego geokodowania. Dodatkowo planery różnią się częściowo poczynionymi założeniami w algorytmach planowania tras. Pomimo to analiza wykazała, że większość z zaplanowanych tras miała zbliżony przebieg w obydwu planerach. Zaobserwowane rozbieżności wynikały w pewnym stopniu z błędów map cyfrowych, które występowały w obydwu planerach. Analiza porównawcza pozwala na przynajmniej częściowe wykrycie takich rozbieżności, pomimo różnic w funkcjonowaniu samych planerów.

EN

Cycling is increasingly perceived as an alternative to car transport due to lower costs of operation as well as external costs. This is particularly true for urban areas, where the weaknesses of bicycle transport, such as low travel speed, are less important. However, the effective use of this mode of transport may require accurate trip planning. This planning should take into account the diverse preferences of users of this mode of transport. Spatial information used for planning should be also as free from errors as possible. The article presents a comparative analysis of two selected cycling trip planners - Naviki and Google Maps. The quality of routes generated by them in the Poznań agglomeration was assessed. A set of forty random routes was tested, of which thirty had their starting and ending points in the area of Poznań, and ten in the Puszczykowo commune. The analysis resulted with a conclusion that these planners differ from each other at the initial stage of reverse geocoding. In addition, the planners differ in some of the assumptions made in route planning algorithms. Nevertheless, the analysis showed that most of the planned routes were similar in both planners. Observed discrepancies resulted to a certain extent from map errors that occurred in both planners. The comparative analysis allows at least partial detection of such discrepancies despite the differences in the functioning of the planners themselves.

Słowa kluczowe

PL

transport rowerowy; planer podróży; aglomeracja poznańska

EN

cycling; travel planner; Poznań agglomeration

• Wydawca: Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Komunikacji Rzeczpospolitej Polskiej
• Czasopismo: Transport Miejski i Regionalny
• Rocznik: 2018
• Tom: nr 3
• Strony: 27--32
• Opis fizyczny: Bibliogr. 20 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Ratajczak A.

• absolwent kierunku transport na wydziale Maszyn Roboczych i Transportu Politechniki Poznańskiej

autor

Zmuda-Trzebiatowski P.

• Politechnika Poznańska, Zakład Systemów Transportowych, pl. M. Skłodowskiej- Curie 5, 60-965 Poznań

autor

Walerjańczyk W.

• Politechnika Poznańska, Zakład Systemów Transportowych, pl. M. Skłodowskiej- Curie 5, 60-965 Poznań

Bibliografia

• 1. Walsh C., Jakeman P., Moles R., O’Regan B., A comparison of carbon dioxide emissions associated with motorised transport modes and cycling in Ireland, “Transportation Research Part D”, vol. 13, 2008.
• 2. Seriani S. i in. Experimental study for estimating capacity of cycle lanes, “Transportation Research Procedia”, vol. 8, 2015.
• 3. Schauder S., Foley M., The relationship between active transportation and health, “Journal of Transport & Health”, vol. 2, 2015.
• 4. Lanzendorf M., Busch-Geertsema A., The cycling boom in large German cities – Empirical evidence for successful cycling campaigns, “Transport Policy”, vol. 36, 2014.
• 5. Su J., Winters M., Nunes M., Brauer M., Designing a route planner to facilitate and promote cycling in Metro Vancouver, Canada, “Transportation Research Part A”, vol. 44, 2010.
• 6. maps.google.com (dostęp: 2018.03.15)
• 7. www.naviki.org (dostęp: 2018.03.15)
• 8. Garrard J., Rose G., Lo S., Promoting transportation cycling for women: The role of bicycle infrastructure, “Preventive Medicine”, vol. 46, 2008.
• 9. Ehrgott M., Wang J., Raith A., van Houtte C. A bi-objective cyclist route choice model, “Transportation Research Part A”, vol. 46, 2012.
• 10. Hrncir J., Song Q., Zilecky P., Nemet M., Jakob M., Bicycle Route Planning with Route Choice Preferences, Materiały konferencyjne „ECAI'14 Proceedings of the Twenty-first European Conference on Artificial Intelligence”, 18–22 sierpnia, Praga 2014.
• 11. Hochmair H., Towards a classification of route selection criteria for route planning tools, [w]: Developments in Spatial Data Handling. Springer, Berlin/Heidelberg 2005.
• 12. Winters M., Davidson G., Kao D., Teschke K., Motivators and deterrents of bicycling: comparing influences on decisions to ride, “Transportation”, vol. 38, 2011.
• 13. Loidl M., Hochmair H., Do Online Bicycle Routing Portals Adequately Address Prevalent Safety Concerns? “Safety”, vol. 4, nr 9, 2018.
• 14. Ratajczak A., Zmuda-Trzebiatowski P., Ocena funkcjonowania planerów podróży ruchu pieszego i rowerowego w aglomeracji poznańskiej, „Prace Naukowe Politechniki Warszawskiej. Transport”, 2017, nr 117.
• 15. Li J., Zhou K., Zhang L., Zhang W., A Multimodal Trip Planning System With Real-Time Traffic and Transit Information, „Journal of Intelligent Transportation Systems”, vol. 16, nr 2, 2012.
• 16. Hochmair H., Zielstra D., Neis P., Assessing the Completeness of Bicycle Trail and Lane Features in OpenStreetMap for the United States, “Transactions in GIS”, vol. 19, nr 1, 2015.
• 17. www.codgik.gov.pl/index.php/darmowe-dane/ (dostęp: 2018.03.15)
• 18. dts.put.poznan.pl/dane/ocena_planerow_rowerowych_wylosowane_pkt.ods (dostęp: 2018.03.15)
• 19. http://195.216.117.150/sip/mapy (dostęp: 2018.03.15)
• 20. Basiri A., Jackson M., Amirian P., Pourabdollah A., Sester M., Winstanley A., Moore T., Zhang L., Quality assessment of OpenStreetMap data using trajectory mining, “Geo-spatial Information Science”, vol. 19, nr 1, 2016.

Uwagi

Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2018).