Problem

Die Verfügbarkeit von Mobilitätsdaten für wissenschaftliche Analysen hat stark zugenommen, angetrieben durch das Aufkommen kostengünstiger GNSS-Aufzeichnungshardware wie Handys und kleiner Datenlogger. Häufig müssen Mobilitätsdaten, die in der Regel GNSS-Koordinaten, Zeitstempel und andere Sensormessungen enthalten, mit zusätzlichen räumlichen Daten angereichert werden, um aussagekräftige Informationen zu erhalten und die menschliche Verständlichkeit zu erleichtern. Prozesse wie Map-Matching, Geocodierung und Routing sind daher Standardwerkzeuge in der Mobilitätsdatenanalyse. Leider sind die verfügbaren Open-Source-Lösungen, die solche Dienste anbieten, sowohl in der Syntax als auch in den Ein- und Ausgabeformaten heterogen und bieten nicht alle Funktionalitäten, die für die gesamte Mobilitätsdatenanalyse benötigt werden. Übersetzt mit www.DeepL.com/Translator (kostenlose Version) 

Vorgehen

Dieses Projekt widmet sich der Entwicklung von MAGIS (Mobility Analysis GIS), einer Software-Architektur, die die Syntax und Nutzung bestehender Open-Source-GIS-Lösungen harmonisiert, deren Funktionen unter einer Oberfläche bündelt und die Datenkonsistenz entlang der Werkzeugkette sicherstellt. Sowohl MAGIS als auch seine Datenbanken sind open-source. MAGIS ist speziell auf die Bedürfnisse von Forschern im Bereich der Mobilitätsdatenanalyse ausgerichtet und wird am Lehrstuhl für Fahrzeugtechnik aktiv genutzt. 

Software

Die gesamte, in diesem Projekt entwickelte Software, ist verfügbar unter: github.com/TUMFTM/MAGIS

Publikationen

L. Adenaw, J. Kreibich, M. Wittmann, L. Merkle, A. Waclaw and M. Lienkamp, "MAGIS – A Geographic Information System for Mobility Data Analysis," 2019 IEEE Intelligent Transportation Systems Conference (ITSC), Auckland, New Zealand, 2019, pp. 135-141.

Available online: ieeexplore.ieee.org/document/8917054