Multimodaalisen liikkumisen seuranta 5. huhtikuuta 2016 mikko.rinne@aalto.fi Project: TrafficSense
TrafficSense Säästää aikaa ja energiaa ennakoimalla ihmisten liikkumista ja avustamalla heitä verkosta löytyvällä tiedolla Toimii taustalla käyttäjää kuormittamatta Mittaa Rikasta Varastoi Ennusta Optimoi Avusta Tunnista
Aktiviteettien tunnistus Mittaa Matkojen ja liikennevälineiden erottelu ja energiankulutuksen ymmärtäminen vaatii automaattisen aktiviteettien tunnistuksen Puhelimen ja sen käyttäjän kontekstin tunnistaminen puhelimen antureiden avulla TrafficSensen näkökulmasta kiinnostavia ovat Paikoillaan olemisen ja liikkumisen ero -> virransäästö Liikkumismuodot liikenteessä - Jalankulku: Kävely, Juoksu - Pyöräily - Autoilu (oma auto, julkinen liikenne) 3
Testausympäristö Learning regular routes Android-ohjelma Aktiviteetin tunnistus: Google Play Services [v. 8.3.01 (2385995-034)] Tunnistaa: IN_VEHICLE, ON_BICYCLE, ON_FOOT, RUNNING, STILL, TILTING, UNKNOWN, WALKING Pyydetään 10 s välein Viimeisimmät tunnistetut aktiviteetit liitetään jokaiseen paikkatietoon (myös 10 s intervalleilla) - Kolme todennäköisintä aktiviteettia ja niiden todennäköisyydet (%) Paikannus: Google fused location probe Tarkkuus < 50m lähetetään palvelimelle Vain yksi peräkkäinenstill-havainto lähetetään palvelimelle Suoritusprioriteettia muokataan liiketunnistuksen perusteella - Lepotilaan (PRIORITY_NO_POWER) neljän peräkkäisen STILL-tunnistuksen jälkeen - Aktiivitilaan (PRIORITY_HIGH_ACCURACY) kun lepotilassa tunnistetaan mitä tahansa muuta kuin STILL Mittaa
5 Visualisointiesimerkkejä
Värikoodaus On bicycle Walking Running Train Subway, tram Bus, ferry In vehicle (car) Energiatodistus Tilting Unknown Still Waypoint (Risteys)
Koko testiryhmä, ke 11.11.2015
Koko testiryhmä, su 15.11.2015 8
Yhden käyttäjän viikon data (energiatodistus 17.11.) 9
Korjaukset ja lisäykset 10
Suodatus Aktiviteetin tunnistus tuottaa yksittäisiä virheitä (esim. pyöräily kesken automatkan) Ensimmäinen suodatusalgoritmi toteutettu Vaaditaan n (nyt 6) peräkkäistä tunnistusta samaa hyvää aktiviteettia Jos pisteissä on liian pitkä tauko (nyt 300s), katkaistaan reitti Hyvän aktiviteetin vaihtuessa toiseen hyvään aktiviteettiin sijoitetaan transitio välissä mahdollisesti esiintyneiden huonojen tunnistusten puoliväliin Ei hyödynnä esim. toisen ja kolmannen aktiviteetin todennäköisyyksiä 11
Suodatusesimerkki (sienestys kävellen) Suodatus 12
Joukkoliikenteen tunnistus Rikasta Google ei erota eri liikennevälineitä Toteutettu HSL Live-tietoon perustuva tunnistus http://dev.hsl.fi/live/ Näyte 30 sekunnin välein, verrataan eräajona käyttäjän sijainteihin Toimii hyvin vain niissä busseissa, joista HSL:llä on paikkatieto Haasteita - Puuttuvat bussit - Puhelimen paikannus ei toimi kunnolla raitiovaunussa, metrossa, junassa 13
Tunnistettu bussimatka (79, Viikki <-> Siilitien metroasema) Puhelin ja liikenneväline vähintään 100m etäisyydellä Vähintään 40 sekunnin ajan 14
Haasteita 15
Metro (Siilitie > Ruoholahti)
Raitiovaunu (2, Kamppi -> Olympiaterminaali) 17
Pyöräily: puhelin povitaskussa Tunnistettu kävelyä, autoilua, pyöräilyä GPS osittain jumissa paluumatkalla
Pyöräily: edellinen suodatettuna Toinen suunta pyöräilyä, toinen autoilua
Pyöräily: puhelin housuntaskussa Johdonmukaisempi: Ylämäet kävelyä tai juoksua, alamäet autoilua, mutkat TILTING Suodatuksessa osa jää autoiluksi
Tunnistamaton lajiesimerkki: laskettelu Suodatus 21
Parannuksia aktiviteetin tunnistukseen Segmentointi nopeustiedon avulla Vertailu karttapohjaan (kevyen liikenteen väylät, autotiet) Liikkumismuotojen muutosten heuristiikka Millaiset siirtymät mahdollisia tai todennäköisiä? Montako kertaa matkan aikana? Staattinen joukkoliikennetieto Aikataulut Reitit Joukkoliikenteen WLAN-ympäristön skannaus - Puhelimen virrankulutus 22
Yhteenveto Käytännön kokemuksia Googlen tarjoamasta aktiviteetin tunnistuksesta Tunnistaa paikallaan olon, kävelyn ja autoilun melko hyvin Haasteita Huono tarkkuus esim. pyöräilyssä, suosii autoilua ja kävelyä Ei erota joukkoliikennettä Rajattu lajivalikoima Monia täydentäviä menetelmiä käytettävissä Puutteiden vakavuus riippuu käyttötarkoituksesta Eri liikennemuodoilla suoritettujen reittien erottaminen toisistaan ok Liikennevälineen ennustaminen ja energiankulutuksen ymmärtäminen vaativat joukkoliikenteen tunnistuksen Puhelimen virrankulutus Kannustaa suosimaan palvelinpohjaisia ratkaisuja - Ei paras vaihtoehto reaaliaikaisiin skenaarioihin 23