Healthy Track : healthy route recommendation
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| Data de Publicação: | 2022 |
| Tipo de documento: | Dissertação |
| Idioma: | eng |
| Título da fonte: | Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
| Texto Completo: | http://hdl.handle.net/10451/53512 |
Resumo: | Tese de Mestrado, Informática, 2022, Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências |
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Healthy Track : healthy route recommendationSistemas de recomendaçãoCaminhos pedestresMapasSaúde e bem estarSustentabilidadeTeses de mestrado - 2022Domínio/Área Científica::Engenharia e Tecnologia::Engenharia Eletrotécnica, Eletrónica e InformáticaTese de Mestrado, Informática, 2022, Universidade de Lisboa, Faculdade de CiênciasExistem atualmente vários sistemas de recomendação de caminhos (Waze, Google Maps, etc.) que oferecem ao utilizador sugestões de caminhos entre duas localizações, com suporte para diversos meios de deslocação. Estes sistemas sugerem um ou mais caminhos tipicamente com base em critérios de distância e tempo, i.e., recomendam o(s) caminho(s) mais curto(s)/mais económico(s), por norma não integrando outros critérios da preferência e relevância para o utilizador. Nos percursos pedestres em ambientes urbanos é frequente que a escolha do utilizador não seja baseada no caminho mais curto ou mais rápido, privilegiando outros critérios, como por exemplo, níveis baixos de poluição, jardins e vegetação, segurança e iluminação. O objetivo do presente trabalho é desenvolver um sistema de recomendação de percursos pedestres, entre dois pontos num mapa, considerando múltiplos critérios relevantes e as preferências do utilizador. As contribuições deste trabalho incluem: uma revisão do estado da arte dos sistemas de recomendação, especificamente dos sistemas de recomendação de caminhos e da literatura existente sobre a navegação pedestre, com foco nas preferências dos pedestres nos seus caminhos e com uma discussão de sistemas de recomendação de caminhos pedestres existentes; a base de dados HealthyTrack, que armazena dados geográficos correspondentes a diferentes aspetos da cidade de Lisboa utilizados no cálculo de caminhos saudáveis, e que contém a funcionalidade de recomendação de caminhos com uso da extensão PgRouting; a aplicação web HealthyTrack, que fornece uma interface com mapas interativos, com utilização da biblioteca LeafletJS (uma biblioteca Javascript ou JS de mapas interativos), e permite a interação com o serviço de recomendação de caminhos, para sugerir caminhos saudáveis aos utilizadores. Inicialmente, foi realizada uma pesquisa sobre a taxonomia dos sistemas de recomendação e uma revisão do estado da arte nesta área. Os sistemas de recomendação dividem-se em 3 tipos, de acordo com a sua abordagem de recomendação: recomendações baseadas em conteúdo, onde itens recomendados ao utilizador são similares aos que preferiu no passado; recomendações baseadas em colaboração, onde os itens recomendados são aqueles que utilizadores com preferências semelhantes preferiram no passado; recomendações baseadas numa abordagem híbrida, que combina ambos os métodos anteriores. Todas estas abordagens têm as suas vantagens e desvantagens, derivadas da sua natureza. Cada uma das abordagens pode, inclusive, ser progressivamente dividida em dois tipos de técnicas de recomendação para estimativa de classificação, baseando-se em heurísticas ou modelos, e por tipo de avaliação, baseado em previsão de ranking (classificações implícitas, como cliques em links) ou regressão de classificações (classificações explícitas, como escalas de classificação de 1 a 5 para filmes, por exemplo). Depois foi efetuada uma revisão da literatura existente na área dos sistemas de navegação pedestre, para perceber as necessidades e preferências dos utilizadores nos seus caminhos. No estudo de (Golledge, 1994) reuniram-se 32 adultos que, na primeira fase em laboratório, traçaram o que achavam ser o melhor caminho no mapa de uma zona conhecida desde um ponto A a B, e na segunda fase, no terreno, percorreram um caminho de ida e volta nessa mesma zona sem recurso do mapa. Este estudo tem como objetivo perceber como os pedestres mapeiam e desenham caminhos sem recurso a guias (mapas, GPS) e quais os critérios que os pedestres consideram quando percorrem um caminho, para além da distância. O estudo realizado pelos autores (Borst et al., 2009) analisa a influência do ambiente nos caminhos de pessoas idosas, feito com um grupo de idosos residentes de 3 distritos urbanos da mesma cidade, com criação de um modelo sobre esta influência. Era lhes pedido que traçassem o caminho que normalmente percorrem nas suas viagens para 3 tarefas diferentes. Cada caminho traçado foi comparado com outros caminhos alternativos para o mesmo destino, construídos baseados em diferentes qualidades ao longo dos caminhos. No estudo de (Rodríguez et al., 2015) é feita uma análise sobre a influência do ambiente nos caminhos de raparigas adolescentes, dividida em dois grupos, um de uma área menos suburbana, com maior densidade populacional e mais pobreza, e outro local com condições inversas. Primeiro, os autores definiram “variáveis de qualidade” com base na literatura prévia, as quais caracterizam um caminho, dependentes de métricas que correspondem a diferentes aspetos dos caminhos. Por fim, cada segmento dos caminhos percorridos foi comparado com segmentos alternativos dos caminhos automaticamente gerados com uso de um algoritmo de procura. Em (Czogalla & Herrman, 2017), similarmente aos dois estudos anteriores, foi criado um modelo sobre o processo de decisão de viagem pedestre, com uma introdução do conceito de “atributo de qualidade pedestre”, ou PQA (pedestrian quality atribute), e a sua avaliação por fatores para análise das necessidades de qualidade de viagens pedestres. Este PQA corresponde à soma dos subatributos de qualidade de um caminho. De acordo com estes estudos, pode-se concluir que existe uma preferência dos pedestres por caminhos mais curtos, mais esteticamente atrativos, próximos a zonas verdes, com maior segurança e menor complexidade (menor número de cruzamentos). Seguidamente, foram analisados sistemas de recomendação de caminhos semelhantes àquele planeado para este projeto. O projeto documentado em (Fernandes, Carvalho, & Rito Lima, 2019) descreve um protótipo de um sistema de recomendação para cidades inteligentes, dependente de dados de sensores obtidos em tempo-real, com uso de uma rede de sensores sem fio (RSSF) simulada na plataforma Cupcarbon, uma plataforma open-source de simulação IoT, e para o qual reuniram um número de atributos do caminho que consideraram importantes para o sistema. Em (Ramos, Trilles, Muñoz, & Huerta, 2018), é descrita uma metodologia technology-agnostic para recomendar caminhos livres de poluição, também constituída por uma RSSF, neste caso, de qualidade de ar. Esta metodologia envolve uma análise de vários índices de qualidade de ar, a criação de um novo índice específico ao problema, e a seleção de um modelo de interpolação para criar um conjunto de “obstáculos” que representam as áreas com pior qualidade de ar da cidade de Madrid, que o sistema ignora, desenhando caminhos que evitam estas zonas Outro sistema apresentado em (Novack, Wang, & Zipf, 2018) foi implementado com o intuito de gerar caminhos pedestres “agradáveis” e personalizáveis pelos utilizadores. Este sistema utiliza dados do OpenStreetMap (OSM) para caracterizar cada segmento e um algoritmo de procura para gerar caminhos multiobjectivo, ao unir os atributos do caminho numa única fórmula de custo que considera os pesos de cada atributo, definidos pelo utilizador. Estes projetos também ajudaram a reunir os requisitos dos sistemas sobre as preferências dos pedestres, tal como mencionado anteriormente, nomeadamente, a iluminação, menor complexidade dos caminhos e fatores ambientais (como a qualidade de ar e temperatura). Paralelamente, foram analisadas APIs e bibliotecas de mapas interativos para JS, já que um dos objetivos deste projeto é construir uma interface web para o sistema HealthyTrack. Com uso da API dos Google Maps, foram criadas umas páginas web com mapas, para testar o uso de ferramentas de mapas interativos na web. Por fim, foi decidido que seria melhor usar Leaflet para implementar as funcionalidades de mapas interativos da aplicação. Depois disto, foi implementada a base de dados PostgreSQL HealthyTrack, com instalação da extensão PostGIS (para a gestão de dados geográficos). Selecionou-se esta base de dados por ser a solução mais popular para armazenar dados geográficos (com possibilidade de extensão com outras funcionalidades GIS). Esta base de dados contém as tabelas com os dados necessários para armazenar aspetos dos caminhos que são essenciais para as recomendações, tais como a tabela de dados de qualidade de ar e a tabela com as localizações das zonas verdes de Lisboa. Contém também a rede de estradas utilizada para criar os caminhos, que serão criados com uso dos segmentos de rua desta tabela. O sistema de recomendação de caminhos tem por base um algoritmo de pathfinding (procura de caminhos), utilizado para a construção de caminhos com uso da extensão PgRouting, na base de dados. Com esta extensão, a rede de estradas pode ser transformada num grafo, para depois se fazerem queries de modo a obter caminhos mais curtos. Para visualizar os resultados das queries de caminhos o PgRouting foi instalado também no QGIS, que foi utilizado, em geral, para facilitar a gestão de dados do sistema. Finalmente, foi implementada a aplicação web para o sistema HealthyTrack, baseada em NodeJS, com uso de ExpressJS que fornece o serviço de recomendação de caminhos. Com uso do Leaflet no lado cliente, os mapas interativos e resultados de pedidos de recomendação de caminhos são apresentados. Por fim, foram realizadas umas experiências onde a funcionalidade de recomendação de caminhos pelo sistema HealthyTrack foi validada, sendo possível verificar que os caminhos mais verdes e mais limpos são normalmente distintos dos caminhos mais rápidos, priorizando os critérios de qualidade respetivos. Para concluir e refletir sobre o possível trabalho futuro nesta área, possíveis avanços incluem melhorar as fórmulas de custo, já que estas são algo rudimentares, explorar outros fatores de qualidade de caminho, como por exemplo, níveis de iluminação das ruas (abrangido pelo critério de segurança), estética dos caminhos, fatores tais como meteorologia e hora do dia (que poderiam ser utilizados, por exemplo, de dia, para evitar exposição excessiva a raios UV, ou para evitar a chuva nos caminhos, e para priorizar níveis altos de iluminação a noite), complexidade dos caminhos (número de cruzamentos), qualidade e declive do piso (especialmente em subidas) e níveis de poluição sonora. Para além disto, também se poderia explorar a possibilidade de o utilizador adicionar múltiplas paragens a um caminho. Outro aspeto a investigar no futuro poderia ser a combinação de vários critérios numa só fórmula de custo, como foi feito no sistema implementado por (Novack et al., 2018), com possibilidade de personalização por parte do utilizador dos seus caminhos. Por fim, aspetos a melhorar na interface da aplicação web ou a adicionar a futuras interfaces incluem a adição de um tutorial para uso das funcionalidades e para contexto sobre cada caminho, e mostrar informação sobre cada caminho quando se faz hover ou clique por cima deste, por exemplo (informação sobre o tempo de viagem, complexidade do caminho, etc.), dando especial importância em informar sobre a vantagem de escolher esse caminho (mais limpo, mais verde, etc.).Currently, there exist many route recommendation systems, e.g., Waze, Google Maps, among others, which offer the user suggestions for routes between two locations, supporting several means of transportation (e.g., car, foot and public transportation). These systems propose one or more routes often based on distance, cost and duration criteria, i.e., they recommend the fastest and/or most economic route(s) (where gas cost, toll charging and/or ticket purchasing is considered). Additionally, these systems may rely on other route characteristics, such as real-time traffic information, to improve the quality of recommendation provided to the user. These general use route recommender systems, which are very focused on public and private transportation, are, however, limited to economic criteria, disregarding other types of preference criteria for the user. For pedestrian courses in urban surroundings, it’s common that the user’s choice of route isn’t the fastest/most direct/most economic, as they often prioritize other criteria, favoring routes where they are exposed to lower levels of pollution, more fresh air, vegetation and aesthetic scenery and, especially at night, less safety hazards and more lighting. The goal of this project is to develop a route recommendation system for pedestrian courses, between two points on a map, considering multiple relevant criteria and users’ preferences. The developed system, called HealthyTrack, allows the user to request route recommendations from two points selected on the map, presenting the user with a faster route and two alternatives, a route that prioritizes air quality and another that prioritizes proximity to green spaces. This solution is focused on promoting the health of pedestrians and is based on their preferences and needs.Afonso, Ana Paula PereiraRespício, Ana Luísa do Carmo CorreiaRepositório da Universidade de LisboaNunes, Ana Sofia Pereira2022-06-27T17:52:44Z202220222022-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10451/53512enginfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-11-08T16:59:20Zoai:repositorio.ul.pt:10451/53512Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T22:04:27.380479Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse |
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