Stadt in Bewegung – Visualisierungsansatz zur Verarbeitung von Fahrzeugbewegungsdaten als eines der besten Beiträge der Konferenz PacificVis 2018 ausgezeichnet

Wie bewegen sich Fahrzeuge durch eine Stadt? Diese Frage beschäftigt nicht nur Verkehrsplaner, sondern auch Betreiber von Fahrzeugflotten, Notfall- und Sicherheitsdienste oder Gewerbetreibende. Taxen oder andere Flottenfahrzeuge zeichnen große Mengen solcher Bewegungsdaten mittel GPS auf. Voraussetzung für eine Analyse dieser Daten ist jedoch meist, dass die GPS-Signale einer konkreten Route durch das Straßennetz zugeordnet werden. Die Signale unterliegen einer gewissen Ungenauigkeit oder werden nur in größeren Abständen übermittelt. Automatische Verfahren für ein sogenanntes Map Matching versuchen diese Ungenauigkeiten auszugleichen und eine Routenzuordnung vorzunehmen. Jedoch sind diese Algorithmen komplex zu konfigurieren und müssen an die Gegebenheit der jeweiligen Aufzeichnung und Stadt angepasst werden.
In einer Zusammenarbeit mit der Universität Stuttgart haben wir einen Ansatz entwickelt, diese Konfiguration zu vereinfachen und nutzerfreundlicher zu gestalten. Wir setzen verschiedene Visualisierungstechniken ein, Fehler in der Zuordnung zu erkennen und schlagen automatische Korrekturen zur Verbesserung der Konfiguration vor. Unser Artikel, der diesen Ansatz beschreibt, wurde von der internationalen Visualisierungskonferenz PacificVis zur Publikation und Präsentation angenommen. Als einer der besten Beiträge der Konferenz erscheint unsere Arbeit in der renommierten Fachzeitschrift IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics und wurde mit einem „Honorable Mention Award“ ausgezeichnet. Weitere Informationen zur Publikation. [ursprünglicher Artikel vom 24. Januar 2018, aktualisiert am 13. April 2018]