Plateforme de mobilité
Dans le cadre d'une collaboration entre les équipes ROC et TSF, le LAAS développe une plateforme de mobilité pour valoriser des résultats sur différents problèmes de calculs d'itinéraires.
Cette plateforme exploite des données réelles de transport (réseau routier et réseau de transport en commun) et permet de résoudre différents problèmes :
- plus court chemin point à point (en multimodal) : différentes contraintes sur les modes de transport peuvent être pris en compte. Le problème est résolu à l'aide d'un algorithme de la littérature.
- synchronisation des itinéraires de 2 usagers : on considère le cas d'usagers ayant des origines et destinations différentes et cherchant à voyager ensemble (en covoiturage). Le problème est résolu par un algorithme développé au LAAS (stage Arthur Bit-Monot, 2013). Une variante intégrant des contraintes de respect de la vie privée est également résolue par un algorithme développé au LAAS (stage Ulrich Matchi-Aïvodji, 2014).
- K plus courts chemins (en multimodal) : le problème peut être résolu par 3 algorithmes différents issus des travaux de thèse menés au LAAS par Grégoire Scano (2014-2015).
La plateforme de mobilité offre une visualisation cartographique des itinéraires obtenus :
Cette plateforme de mobilité se base sur :
- le framework Django permettant le développement d'applications web,
- les langages python et C++,
- le logiciel SWIG pour wrapper du code C++ en python.
Les réseaux de transport sont des données réelles issues de l'Open Data et sont au format OSM pour les réseaux routiers ou GTFS pour le transport public.
Dans la plateforme, la visualisation cartographique des données de transport et des itinéraires calculés se base sur le format GeoJSON.
Dans la plateforme, la visualisation cartographique des données de transport et des itinéraires calculés se base sur le format GeoJSON.
Les principaux contributeurs sont :
- Ulrich Match Aïvodji, doctorant TSF-ROC
- Grégoire Scano, doctorant ROC
- Céline Gimbernat, stagiaire ROC
- Marc Vaisset, Ingénieur LAAS
Responsable du projet : Marie-José Huguet
Quelques références :
- Carpooling :
- Meeting Points in Ridesharing : a Privacy-Preserving Approach. Ulrich Matchi Aïvodji, Sébastien Gambs, Marie-José Huguet, Marc-Olivier Killijian. Transportation Research Part C, Vol 72, pp. 239–253, November 2016
- Privacy-Preserving Carpooling. Ulrich Matchi Aïvodji, Sébastien Gambs, Marie-José Huguet, Marc-Olivier Killijian, 6th International triennal workshop on Freigh Tansportation and Logistics (ODYSSEUS 2015), Ajaccio (France), 31 May-05 June 2015
- Carpooling: the 2 Synchronization Points Shortest Paths Problem. Arthur Bit-Monnot, Christian Artigues, Marie-José Huguet, Marc-Olivier Killijian. ATMOS'2013, Sophia Antipolis France, pp150-163, September 2013
- Projet MuPARo (Multiple Participant Routing) - Arthur Bit-Monnot, Christian Artigues, Marie-José Huguet, Marc-Olivier Killijian, 2013
- K plus courts chemins :
- Adaptations of k-Shortest Path Algorithms for Transportation Networks, Grégoire Scano, Marie-José Huguet, Sandra U. Ngueveu, International Conference on Industrial Engineering and System Management (IESM), Sevilla (Spain), October 21-23, 2015
- Plate-forme de mobilité et itinéraires alternatifs de transports en commun, Céline Gimbernat, Rapport de stage M1, Aout 2015