{"id":13202,"date":"2020-01-29T18:02:44","date_gmt":"2020-01-29T17:02:44","guid":{"rendered":"https:\/\/www.wecity.it\/?p=13202"},"modified":"2023-02-10T11:42:45","modified_gmt":"2023-02-10T10:42:45","slug":"lapproccio-ad-hoc-visualizzare-spostamenti-in-bicicletta-in-area-urbana","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.wecity.it\/it\/bici\/lapproccio-ad-hoc-visualizzare-spostamenti-in-bicicletta-in-area-urbana\/","title":{"rendered":"Visualizzare gli spostamenti in bicicletta in area urbana: un approccio &#8220;ad hoc&#8221;"},"content":{"rendered":"<div class=\"fusion-fullwidth fullwidth-box fusion-builder-row-1 fusion-flex-container nonhundred-percent-fullwidth non-hundred-percent-height-scrolling\" style=\"--awb-border-radius-top-left:0px;--awb-border-radius-top-right:0px;--awb-border-radius-bottom-right:0px;--awb-border-radius-bottom-left:0px;--awb-flex-wrap:wrap;\" ><div class=\"fusion-builder-row fusion-row fusion-flex-align-items-flex-start fusion-flex-content-wrap\" style=\"max-width:1216.8px;margin-left: calc(-4% \/ 2 );margin-right: calc(-4% \/ 2 );\"><div class=\"fusion-layout-column fusion_builder_column fusion-builder-column-0 fusion_builder_column_1_1 1_1 fusion-flex-column\" style=\"--awb-bg-blend:overlay;--awb-bg-size:cover;--awb-width-large:100%;--awb-margin-top-large:0px;--awb-spacing-right-large:1.92%;--awb-margin-bottom-large:0px;--awb-spacing-left-large:1.92%;--awb-width-medium:100%;--awb-order-medium:0;--awb-spacing-right-medium:1.92%;--awb-spacing-left-medium:1.92%;--awb-width-small:100%;--awb-order-small:0;--awb-spacing-right-small:1.92%;--awb-spacing-left-small:1.92%;\"><div class=\"fusion-column-wrapper fusion-column-has-shadow fusion-flex-justify-content-flex-start fusion-content-layout-column\"><div class=\"fusion-text fusion-text-1\"><h4 style=\"--fontSize: 42; line-height: 1.4;\" data-fontsize=\"42\" data-lineheight=\"58.8px\" class=\"fusion-responsive-typography-calculated\" align=\"left\"><strong>Visualizzare gli spostamenti in bicicletta in area urbana: un approccio &#8220;ad hoc&#8221;<\/strong><\/h4>\n<p>Dal 1 Aprile  al 31 Ottobre 2019 si \u00e8 svolta la seconda edizione del <a href=\"http:\/\/www.comune.cesena.fc.it\/cambiamomarcia\">progetto &#8220;Cambiamo Marcia&#8221;<\/a> organizzato dal comune di Cesena, che ha permesso a pi\u00f9 di 300 cittadini di ricevere un incentivo pari a 0.25\u20ac al chilometro sugli spostamenti in bici nei percorsi casa-lavoro.<\/p>\n<p>L&#8217;obbiettivo dell&#8217;Amministrazione Comunale in questa seconda edizione era duplice: da un lato diffondere una buona pratica di mobilit\u00e0 attiva, dall&#8217;altro raccogliere <strong>informazioni quantitative<\/strong> sui percorsi pi\u00f9 frequentati dai ciclisti, e visualizzarle su mappe web facilmente condivisibili.<\/p>\n<p>Wecity, come partner tecnologico del progetto, era gi\u00e0 in grado di registrare e validare i percorsi compiuti dagli utenti, anche grazie all&#8217;esperienza maturata in diversi altri progetti simili, sia pubblici che privati.<\/p>\n<p>Il secondo obbiettivo per\u00f2 presentava una serie di difficolt\u00e0 non banali che, vista la nostra propensione a complicarci la vita, ci sono risultate immediatamente irresistibili.<\/p>\n<p>In questo post raccontiamo come sono state realizzate alcune delle visualizzazioni messe a disposizione dell&#8217;Amministrazione Comunale.<\/p>\n<\/p>\n<p><strong>Il primo ostacolo: il map-matching<\/strong><\/p>\n<p>Quando si hanno a disposizione dati GPS relativi a diversi percorsi, l&#8217;approccio pi\u00f9 comune \u00e8 disegnare mappe come quella qui sotto.<\/p>\n<p>Lottando direttamente i dati grezzi (ovviamente anonimizzati) si possono ottenere centinaia di linee che forniscono una informazione qualitativa sul numero di passaggi in un determinato lasso di tempo.<\/p>\n<\/p>\n<p><iframe src=\"https:\/\/wecitymaps.carto.com\/u\/wecity\/builder\/cfcb087b-7602-4132-8b0d-c0334198d9bf\/embed\" allowfullscreen=\"allowfullscreen\" width=\"100%\" height=\"500\" frameborder=\"0\"><\/iframe><\/p>\n<\/p>\n<p>Pi\u00f9 sono le linee, maggiore sar\u00e0 lo spazio che  occupano sullo schermo, creando un effetto estetico per cui in corrispondenza degli assi stradali pi\u00f9 trafficati le linee diventano pi\u00f9 grosse e pi\u00f9 scure.<\/p>\n<p>Si possono poi impiegare ulteriori effetti come le mappe di calore o &#8220;<em>heatmap<\/em>&#8220;. Purtroppo per\u00f2, in questo modo non abbiamo nessuna informazione numerica relativamente ad una determinata via, ne tanto meno ad un tratto di via.<\/p>\n<p>Qui \u00e8 dove entra il gioco il <em>map-matching.<\/em><\/p>\n<p>Il <em>map-matching<\/em> consiste nell&#8217;abbinare una serie di coordinate geografiche ad un modello topologico del mondo reale, tipicamente un sistema GIS.<\/p>\n<p>Con un esempio, trasformare la linea gialla nella linea verde, come nell&#8217;immagine sottostante.<\/p>\n<\/p>\n<p><iframe src=\"https:\/\/wecitymaps.carto.com\/u\/wecity\/builder\/5c801910-3a7d-4214-8cd7-00f756b34b54\/embed\" allowfullscreen=\"allowfullscreen\" width=\"100%\" height=\"500\" frameborder=\"0\"><\/iframe><\/p>\n<\/p>\n<p>Perch\u00e8 il <em>map-matching<\/em> \u00e8 cos\u00ec importante? Perch\u00e8 le tracce GPS, una volta trasformate, diventano perfettamente sovrapponibili e quindi sommabili, generando le informazioni numeriche desiderate.<\/p>\n<p>Inizialmente abbiamo optato per algoritmi di map-matching gi\u00e0 disponibili sul mercato, utilizzabili in modalit\u00e0 SAAS. Ma ci siamo subito accorti di un problema: sono tutti ottimizzati per l&#8217;automobile!<\/p>\n<p>In pratica, quando diamo in pasto all&#8217;algoritmo una serie di coordinate GPS, e nessuna di queste coordinate \u00e8 realmente sull&#8217;asse stradale (anzi pu\u00f2 capitare che un punto sia molto vicino ad una via che in realt\u00e0 non \u00e8 stata percorsa), l&#8217;algoritmo capisce che l&#8217;utente non puo essere passato attraverso gli edifici come un fantasma, e deve decidere che strada ha percorso.<\/p>\n<p>Nel farlo, l&#8217;algoritmo applica parametri tipicamente automobilistici: scelta del percorso pi\u00f9 scorrevole, niente inversioni a &#8220;U&#8221; o cambi di carreggiata (cosa che una bici pu\u00f2 tranquillamente fare in corrispondenza di striscie pedonali) o di circolazione contromano (a volte ammessa per la bici, a volte no. Ma non \u00e8 questo l&#8217;argomento di oggi).<\/p>\n<p>A questo punto abbiamo quindi deciso di sviluppare da zero un algoritmo di map-matching che avesse in testa principalmente il ciclista.<\/p>\n<p>Dopo diverse settimane di sviluppo, siamo arrivati ad una prima versione soddisfacente, con la quale abbiamo mappato un primo campione di circa 100.000 viaggi, su 4 citt\u00e0 diverse, con un&#8217;accuratezza del <strong>92%<\/strong> circa.<\/p>\n<\/p>\n<p><strong>Il secondo ostacolo: il grafo stradale<\/strong><\/p>\n<p>Studiando il primo campione, ci siamo accorti che l&#8217;accuratezza di cui sopra calava sempre nelle stesse zone di una determinata citt\u00e0, e che molto spesso tali zone coincidevano con le pi\u00f9 importanti piazze cittadine.<\/p>\n<p>In pratica, l&#8217;algoritmo non riusciva a tracciare il percorso di un utente attraverso la piazza, che \u00e8 probabilmente il luogo pedonale\/ciclabile per eccellenza, anche in citt\u00e0 non particolarmente <em>bike-friendly<\/em>.<\/p>\n<p>In altre parole, la piazza non esiste nel modello logico usato dall&#8217;algoritmo. E di nuovo, il motivo \u00e8 l&#8217;approccio automobilistico. Risulta tutto molto chiaro osservano la mappa sottostante.<\/p>\n<\/p>\n<p><iframe src=\"https:\/\/wecitymaps.carto.com\/u\/wecity\/builder\/06fc63cb-f373-4606-bfdc-75b14f5b7ab7\/embed\" allowfullscreen=\"allowfullscreen\" width=\"100%\" height=\"500\" frameborder=\"0\"><\/iframe><\/p>\n<\/p>\n<p>Poich\u00e8 Piazza del Popolo, a Cesena, \u00e8 pedonale, il grafo si interrompe e le 8 strade che si affacciano sulla piazza sono trattate come dei vicoli ciechi.<\/p>\n<p>Una cosa simile avviene in corrispondenza di strade troppo strette per essere carrabili, passaggi porticati, ecc: insomma tutti quei luoghi che rendono meravigliosi e intriganti i centri storici delle citt\u00e0.<\/p>\n<p>La soluzione in questi casi \u00e8 aggiungere i tratti mancanti, collegando ogni punto a tutti gli altri cos\u00ec da rendere possibili tutti i flussi di bici attraverso la piazza.<\/p>\n<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.wecity.it\/wp-content\/uploads\/2020\/01\/Cesena-Missing-edges.png\" data-caption=\"\"><img decoding=\"async\" class=\"lazyload alignnone size-full wp-image-13238\" src=\"https:\/\/www.wecity.it\/wp-content\/uploads\/2020\/01\/Cesena-Missing-edges.png\" data-orig-src=\"https:\/\/www.wecity.it\/wp-content\/uploads\/2020\/01\/Cesena-Missing-edges.png\" alt=\"Cesena-Missing-edges\" width=\"1156\" height=\"1046\" srcset=\"data:image\/svg+xml,%3Csvg%20xmlns%3D%27http%3A%2F%2Fwww.w3.org%2F2000%2Fsvg%27%20width%3D%271156%27%20height%3D%271046%27%20viewBox%3D%270%200%201156%201046%27%3E%3Crect%20width%3D%271156%27%20height%3D%271046%27%20fill-opacity%3D%220%22%2F%3E%3C%2Fsvg%3E\" data-srcset=\"https:\/\/www.wecity.it\/wp-content\/uploads\/2020\/01\/Cesena-Missing-edges-300x271.png 300w, https:\/\/www.wecity.it\/wp-content\/uploads\/2020\/01\/Cesena-Missing-edges-768x695.png 768w, https:\/\/www.wecity.it\/wp-content\/uploads\/2020\/01\/Cesena-Missing-edges-1024x927.png 1024w, https:\/\/www.wecity.it\/wp-content\/uploads\/2020\/01\/Cesena-Missing-edges.png 1156w\" data-sizes=\"auto\" data-orig-sizes=\"(max-width: 1156px) 100vw, 1156px\" \/><\/a><\/p>\n<\/p>\n<p>Poich\u00e8 non \u00e8 pensabile di scovare manualmente, per ogni citt\u00e0, le parti di grafo mancanti, abbiamo utilizzato la perdita di accuratezza dell&#8217;algoritmo come campanello di &#8220;allarme&#8221;, per poi generare automaticamente per ogni zona il reticolo mancante.<\/p>\n<p>La cosa interessante \u00e8 che questo approccio mette in luce anche <a href=\"https:\/\/www.theguardian.com\/cities\/2018\/oct\/05\/desire-paths-the-illicit-trails-that-defy-the-urban-planners\">le cosidette &#8220;linee del desiderio&#8221;<\/a>, o &#8220;desire lines&#8221;, su cui scriveremo presto un post dedicato.<\/p>\n<p>Con questa correzione al grafo stradale, la performance dell&#8217;algoritmo di map-matching \u00e8 passata dal 92 al 98,8%, relegando gli errori a situazioni marginali.<\/p>\n<\/p>\n<p><strong>Visualizzazioni statiche<\/strong><\/p>\n<p>Ora abbiamo tutto ci\u00f2 che ci serve: i dati grezzi dei percorsi, il grafo stradale originale, e le correzioni &#8220;ciclistiche&#8221; per tener conto della peculiarit\u00e0 di questi spostamenti.<\/p>\n<p>Introduciamo 2 ultime correzioni, eliminando i primi e gli ultimi metri percorsi dall&#8217;utente, che quindi parte e arriva dall&#8217;incrocio pi\u00f9 vicino alla partenza e all&#8217;arrivo, per questioni di privacy.<\/p>\n<p>Il risultato \u00e8 che ora \u00e8 possibile sovrapporre alle singole tracce GPS il flusso ciclistico per ogni elemento del grafo stradale.<\/p>\n<p>\n<iframe src=\"https:\/\/wecitymaps.carto.com\/u\/wecity\/builder\/e2cf8265-b6bc-4f04-8cd7-20afec1a3a1f\/embed\" allowfullscreen=\"allowfullscreen\" width=\"100%\" height=\"520\" frameborder=\"0\"><\/iframe><\/p>\n<p>Passando il mouse sulle linee rosa, \u00e8 possibile vedere l&#8217;informazione numerica, in questo caso relativa sia al numero di passaggi complessivi, sia al numero di utenti unici che l&#8217;hanno percorsa nel periodo di tempo considerato.<\/p>\n<p>I cursori sulla destra permettono di filtrare gli assi stradali in base ai valori di cui sopra.<\/p>\n<p>A partire da qui, \u00e8 possibile sviluppare dashboard ancora pi\u00f9 analitiche per lo studio dei flussi di traffico, oppure generare visualizzazioni animate con un obiettivo principalmente comunicativo.<\/p>\n<\/p>\n<p><strong>Visualizzazioni animate<\/strong><\/p>\n<p>Nelle visualizzazioni animate serve ovviamente un dato in piu:<em> il tempo.<\/em><\/p>\n<p>Per rendere l&#8217;animazione fluida occorre manipolare ulteriormente i dati, in modo da far coincidere sullo stesso frame il maggior numero di segmenti da animare nello stesso istante.<\/p>\n<p>Il risultato \u00e8 la mappa sottostante. <strong>Una volta premuto play<\/strong>, si pu\u00f2 giocare con la velocit\u00e0 di animazione cambiando il numero di fianco all&#8217;icona-missile, in basso a destra.<\/p>\n<p>Inoltre trascinando i due cursori sotto agli istogrammi, \u00e8 possibile aumentare o diminuire l&#8217;arco temporale plottato.<\/p>\n<p>\n<iframe src=\"https:\/\/www.wecity.it\/wp-content\/uploads\/2020\/02\/Cesena_animated_05.html\" width=\"1200px\" height=\"750px\"><\/iframe><\/p>\n<\/p>\n<p>La mappa animata ha un valore principalmente comunicativo e non analitico: tuttavia \u00e8 in grado di visualizzare in modo chiaro e intuitivo alcuni elementi importanti come la distribuzione spaziale e temporale dei viaggi, l&#8217;ora di punta, il bacino di partenza e di arrivo, ecc.<\/p>\n<\/p>\n<p><strong>Conclusioni<\/strong><\/p>\n<p>Wecity si \u00e8 dotata di un approccio completamente in-house che, a partire da dati grezzi relativi a spostamenti ciclistici in area urbana, genera informazioni numeriche rigorose sugli assi stradali della citt\u00e0, visualizzabili attraverso mappe statiche e dinamiche interattive e condivisibili via web.<\/p>\n<p><strong>Ci piacerebbe mettere a disposizione questo approccio anche per altre realt\u00e0: se sei un urban planner, un consulente per la mobilit\u00e0, o un assessore ai trasporti e vuoi saperne di pi\u00f9, mettiti in contatto con noi e facci sapere cosa ne pensi!<\/strong><\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Il progetto &#8220;Cambiamo Marcia&#8221; organizzato dal comune di Cesena, che ha permesso a pi\u00f9 di 300 cittadini di ricevere un incentivo sugli spostamenti in bici nei percorsi 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