Detección de modos de transporte usando datos GPS

Abstract

El uso de dispositivos móviles y el aprovechamiento de la tecnología GPS, permiten la implementación de sistemas para analizar el contexto y actividades típicas de transporte de un usuario, a través del análisis de los datos de localización y sensores de aceleración. Este trabajo de investigación comprende el procesamiento de datos obtenidos vía GPS. Con este procesamiento se pretende detectar el modo de transporte de un usuario en segmentos de recorridos predefinidos. Para la clasificación de éstos, se usan perfiles de velocidad que identifican los modos de transporte en cada uno de los segmentos, mediante un sistema software en lenguaje de programación Java y la utilización de Matlab para el análisis y filtros de datos. El sistema software se desarrolla en dos componentes, el primero comprende el filtro y transformación de datos. Estos datos se representan en coordenadas decimales a coordenadas cartesianas. El segundo presenta la clasificación, para la detección de modos de transportes con las coordenadas cartesianas. También contiene el análisis de estados de movimientos cinemáticos. Las pruebas se realizan a través de un dataset tomado del proyecto GeoLife de Microsoft Asia. Los resultados obtenidos muestran una detección coherente sobre los medios de transporte que usan los diferentes usuarios. Estos usuarios se comparan a partir de perfiles de velocidad predefinidos.

The use of mobile devices and GPS technology allow the implementation of systems to analyze the context and typical transport activities of a user, through the analysis of the location data and acceleration sensors. This research includes the processing of data obtained via GPS. This processing is intended to detect the mode of transport of a user in segments of predefined paths. For classification, velocity profiles that identify modes of transport in each segment are used. The software implements a Java programming language and the use of Matlab for analysis and data filters. The software system is developed into two components; the first comprises the filter and transformation of data. These data are plotted from decimal coordinates to cartesian coordinates. The second presents the classification for the detection of transport modes with cartesian coordinates. It also contains the analysis of states of kinematic movements. The tests are performed through a dataset taken from the GeoLife project of Microsoft Asia. The obtained results show a coherent detection on the means of transport that the different users use. These users are compared from predefined speed profiles.