Smart Mobility: integrazione di crowdsourcing e opendata per percorsi multimodali e personalizzati.

Lo scopo che questa tesi ha è di inserirsi nell’ambito della Smart Mobility, in particolare nell'ambito dell’accessibilità urbana. Obiettivo primario è di offrire un software capace di adattarsi alle capacità dell’utente nel muoversi nell’ambiente urbano, in particolare riguardo alle barriere architettoniche che lo ostacolano. Quello che il programma deve fare è offrire percorsi per l’utente, personalizzati rispetto alle sue richieste. Affinché sia possibile tutto ciò, sono necessarie delle fondamenta, nella fattispecie una fonte di dati geografici e uno strumento che permetta di ricercare percorsi da essi e di essere modificato per includere le modifiche volute. La fonte di dati geografici scelta è stata OpenStreetMap, un progetto di crowdsourcing che punta a creare una mappa globale completamente accessibile fino al suo livello più basso e utilizzabile da chiunque, purché sia rispettata la sua licenza. Da questa scelta, derivano i software utilizzabili per calcolare i percorsi: la tesi ne esplorerà in particolare due GraphHopper e OpenTripPlanner, entrambi progetti open source. L’ultimo, ma non meno importante, scopo della tesi è effettivamente implementare un algoritmo di routing capace di considerare le preferenze degli utenti. Queste preferenze, infatti, non devono solo permettere di escludere percorsi con una barriera/architettonica cui l’utente non può accedere, ma anche di favorire percorsi con le facility che l’utente preferisce e di sfavorire quelli con facility che l’utente non preferisce.