MultiDEPART: Un projecte per facilitar el desplegament de serveis de transport públic a demanda
GroPeRBot: Un sistema robòtic autònom per detectar la humitat del sòl agrícola amb tecnologia georadar
desembre 20, 2022
CREEF: Aplicació de macrofibres sintètiques com a reforç del formigó per a elements de responsabilitat estructural en entorns marins
desembre 13, 202216/12/2022
Investigadors del Barcelona Innovative Transportation (BIT) i de l’inLab FIB de la Universitat Politècnica de Catalunya - BarcelonaTech (UPC) han treballat en MultiDEPART, un projecte en el marc del qual s’han desenvolupat tres eines clau per a la planificació i la gestió de la mobilitat urbana, que ajudaran les autoritats del transport públic i els seus operadors a adoptar i escalar els serveis de transport a demanda (DRT, Demand Responsive Transit) a les seves àrees.
El projecte Multi-operator tool for managing Demand rEsPonsive trAnspoRT (MultiDEPART) té com a objectiu donar resposta a la creixent demanda de DRT, és a dir, la prestació d’un servei de transport públic mitjançant rutes i horaris flexibles, basat en la demanda real recollida dels usuaris a través d’eines de comunicació digitals (apps) i altres tipus. El concepte ja era conegut i s’ha estat explotant a les zones rurals (principalment basat en trucades telefòniques i l’enrutament manual dels serveis). Actualment, té el potencial de resoldre l'accessibilitat a zones urbanes de baixa demanda gràcies a la digitalització del transport públic i l'adopció massiva del telèfon mòbil per part de molts segments de la població. Aquest fet fa més fàcil i eficaç la creació de rutes i horaris flexibles en funció de la demanda real recollida.
Les eines desenvolupades amb les quals es donarà solució a aquests reptes seran comercialitzades per Capgemini i KMF Ventures, i ajudaran els operadors i autoritats de transport en el desplegament de transport a demanda per a les seves ciutats i àrees metropolitanes. Aquestes eines són:
- Una eina de planificació per proporcionar informació estratègica per definir l'àrea, les operatives i els llocs de parada més adequats per ajudar a simular l'operació d'un servei DRT.
- Un Dashboard per ajudar les autoritats de transport públic i els operadors de transport a avaluar i gestionar els diversos serveis de DRT.
- Una Business Tool per definir si la implantació dels serveis DRT serà rendible, i que inclou un informe sobre les diferents àrees que es veuran afectades positivament per la implantació de la solució DRT, així com una eina d'anàlisi financera per estimar la rendibilitat del nou servei.
El projecte ha tingut una durada de 12 mesos (març 2021 - març 2022), durant els quals els socis del projecte han pogut testar aquestes eines en 2 pilots, a més del realitzat a Barcelona: un a Tessalònica (Grècia) i un altre a Lisboa (Portugal).
El rol de la UPC en aquest projecte ha estat contribuir amb el desenvolupament de l’eina de planificació, juntament amb AIMSUN.
Consorci, pressupost i finançament
El projecte, finançat per EIT Urban Mobility amb un pressupost de 944.819 €, ha estat desenvolupat per un consorci de 12 socis de diferents països europeus: la Universitat Politècnica de Catalunya - BarcelonaTech (UPC), CARNET, FACTUAL, Capgemini Engineering, Carris, Aimsun, Center for Research & Technology Hellas (CERTH), Thessaloniki Transport Authority, Tusgsal, Nemi i Àrea Metropolitana de Barcelona (AMB).
Sector
Vols saber més?
Projectes Relacionats
- MobilitApp és una aplicació capaç de predir el mode de transport emprat per la ciutadania mitjançant una eina basada en aprenentatge profund a partir de tres sensors del telèfon mòbil.
- Els vehicles autònoms són una realitat a la qual ens acostem a poc a poc, però de manera inexorable. El Centre de Desenvolupament de Sensors i Sistemes (CD6) de la Universitat Politècnica de Catalunya - BarcelonaTech (UPC) ha desenvolupat tecnologies per a aquest tipus de vehicles, que milloren la seguretat en els desplaçaments. En aquest sentit, i per cobrir les necessitats de percepció de l’entorn a llarg abast, es requereix el desenvolupament d’un conjunt molt complet de sensors, entre els quals s’inclouen càmeres, LIDAR (Light Detection And Ranging) i radar.
- L’objectiu d’ANEM (pel seu nom ‘Models i tècniques d’ANonimització de dadEs’), en el qual participa el SISCOM de la UPC, ha estat desenvolupar, amb models i tècniques d’última generació, una plataforma modular capaç de generar dades sintètiques (és a dir, no reals però que serviran per entrenar la intel·ligència artificial) protegides de possibles amenaces en l’àmbit de la ciberseguretat.
- La mobilitat del futur ha de ser més intel·ligent, sostenible i connectada. En aquest context, el projecte ‘Solucions per a la mobilitat intel·ligent’, en el qual ha participat el Laboratori de la Facultat d’Informàtica de Barcelona (inLab FIB) de la Universitat Politècnica de Catalunya - BarcelonaTech (UPC), ha aconseguit el desenvolupament d’un model predictiu de l’ocupació de passatgers en autobusos del transport públic basat en mètodes d’aprenentatge profund (Deep Learning).
