Hai bisogno di un set di dati della traiettoria GPS Benchmark?

Sto cercando un set di dati GPS di riferimento, disponibile gratuitamente a scopo di ricerca. Ho trovato il set di dati GeoLife GPS Trajectories di Microsoft Research ma lo trovo un po 'incompleto.

Ciò di cui ho bisogno sono i dati di attività GPS di una persona, come in tuple (latitudine, longitudine, data), tracciati per almeno diversi mesi, preferibilmente in modo continuo. Vorrei anche che le registrazioni fossero non sparse; al massimo 1 minuto tra ogni record.

Ti sarei davvero grato se mi potessi indirizzare verso un set di dati così affidabile.

Penso che la tua migliore possibilità sarà quella di rintracciarti. Se l'idea ti disturba, è per questo che non troverai tali dati pubblici da nessuna parte.

Il meglio che mi viene in mente sono le tracce GPS disponibili da OpenStreetMap. Non saranno continui, ma ce ne sono molti.

Sul sito Web OSM selezionare "Tracce GPS" per vedere cosa è disponibile per una determinata area.

Non trattengo il respiro. I dati con tale precisione sarebbero un'impresa enorme e avrebbero enormi implicazioni sulla privacy (anche se solo per 30 giorni per un individuo che includerebbe 43.200 punti dati (se registrati ogni minuto), e indubbiamente identificherebbe lì la posizione di casa).

Se sei interessato a domande sostanziali sul fatto che tali dati potrebbero contenere questo consiglio non saranno di aiuto. Ma se sei interessato solo a un qualche tipo di strategia analitica per gestire tali dati enormi, dovresti essere in grado di simulare semplicemente i dati su quella scala per servire qualunque siano i tuoi scopi. Per i dati Simulare vorrei suggerire di dare un'occhiata al programma statistico R, e la spatstat e il viaggio del pacchetto, in particolare, (così come tutti i moduli spaziali in R).

Sarei scettico anche se i dati di localizzazione degli animali soddisfassero i tuoi requisiti per i punti dati a intervalli così brevi. Potrei elencare alcuni articoli che ho letto che usano i dati del telefono cellulare per stimare i modelli di attività umana, ma nessuno di quelli che ho letto si avvicinerebbe a quel tempo o misurando l'attività degli individui così frequentemente.

Una scelta è quella di redigere un contratto e assumere molte persone. Fornisci loro unità GPS configurate per prendere le letture fornendo i dati di cui hai bisogno, abbastanza batterie per durare il contratto e istruzioni (collegalo con questo cavo per caricare di notte, inviami via email questo file, ecc.)

Avresti sicuramente bisogno di scrivere nel contratto come limitare la distribuzione dei dati e anonimizzarli per proteggerli (magari fornendo un raggio di esclusione di circa mezzo miglio attorno ai punti che la persona indica sono privati) e potresti persino considerare l'acquisto di un'assicurazione contro le perdite. Se le tracce dell'attività della gente diventassero pubbliche, verrebbero riempite di informazioni come "Lascio per lavoro ogni mattina alle 7:00 e torno a casa ogni sera alle 19:00", e un complotto sembrerebbe un asterisco gigante centrato a casa loro dicendo "derubare questo posto tra le 8:00 e le 18:00". Puoi capire perché dovresti preoccuparti della privacy e della sicurezza.

Se ci pensi, stai chiedendo alcuni dati molto costosi. E senza un set statisticamente abbastanza grande, sarà di dubbia utilità. Pensa a come sarebbero diverse le tracce tra un operaio edile (un nuovo pendolarismo ripetitivo dopo ogni edificio completato), un corriere postale (un percorso molto ripetitivo e molto tortuoso), un impiegato (un percorso diretto per lo più ripetitivo) e un camion da rimorchio autista (nuove rotte continuamente). Lo stato socioeconomico potrebbe influire sulle tracce: redditi più bassi potrebbero seguire di più le linee di trasporto pubblico e viaggiare di meno. I genitori di bambini in età scolare potrebbero avere miglia di pendolarismo post-lavoro in media più alte. Per non parlare del ragazzo che guida le auto di Google Street View.

Nessuna di queste tracce è suscettibile di intersecare le altre in modo significativo.

È probabile che il numero di stili unici sia limitato, ma così elevato da richiedere un budget significativo da ottenere. E quello sarebbe in una sola città.

Potresti essere in grado di ottenere un insieme di dati più piccolo (più economico) se definissi meglio i tuoi obiettivi. Se stai cercando di quantificare i vari tipi di modelli, potresti campionare una vasta gamma di persone in una varietà di città. Se stai cercando di capire chi trarrebbe beneficio dal trasporto di massa, o dove posare i corridoi ferroviari dei pendolari, probabilmente stai meglio contando le auto sulle varie strade intorno all'area che stai pianificando di servire e conducendo sondaggi.

Sto anche cercando il tipo esatto di set di dati che stai cercando. Sfortunatamente, finora non ne ho ancora trovato uno. Nonostante i dati di GeoLife, un'altra fonte che ho trovato è CRAWDAD . Il sito ha un registro GPS dei taxi di San Francisco e anche dei pedoni di New York. Sfortunatamente, per i pedoni di New York forniscono solo coordinate relative piuttosto che lat / lon.

Esistono molti argomenti di ricerca in cui i dati necessari per rispondere alla domanda non sono disponibili per motivi morali e gli esperimenti che superano questi limiti possono portare a restrizioni future, come nel caso dell'esperimento Milgram . Più recentemente, AOL ha dovuto estrarre un corpus di query di ricerca a causa delle preoccupazioni sulla privacy e l'unico set di dati affidabili che abbiamo sulle abitudini delle e-mail è venuto dal processo Enron .

Quindi, sebbene sia tecnicamente possibile ottenere un set di dati di tale traiettoria, potrebbe non essere mai pratico a causa delle implicazioni sulla privacy. Come indicato in altre risposte, set di dati relativi, aggregazione su singoli individui o simulazione possono essere tutti approcci migliori per rispondere alla tua domanda, evitando al contempo il problema della privacy.

Notizie recenti mostrano che l' iPhone crea un registro tracce di lunga durata . Forse potresti trovare partecipanti che sarebbero disposti a lasciarti utilizzare i dati?

Le offerte di progetti PFLOW aperti :

set di dati aperto per il movimento di massa delle persone tipiche nelle aree urbane

L'area metropolitana di Tokyo è disponibile e l'area metropolitana di Chukyo sembra essere in preparazione.

I dettagli sono disponibili in una recente pubblicazione:

Takehiro Kashiyama, Yanbo Pang, Yoshihide Sekimoto, Open PFLOW: Creazione e valutazione di un set di dati aperto per il movimento di massa di persone tipiche nelle aree urbane, Ricerca sui trasporti Parte C: Emerging Technologies (2017) Volume 85, Pagine 249–267.

Il set di dati della traiettoria di T-Drive è una scoperta recente. Fornisce:

traiettorie di una settimana di 10.357 taxi. Il numero totale di punti in questo set di dati è di circa 15 milioni e la distanza totale delle traiettorie raggiunge i 9 milioni di chilometri.

Sebbene non riguardi i movimenti umani, la società Liquid Robotics mette a disposizione un set di dati interessante dalla sua sfida PacX . I dati sulla posizione e le letture dei sensori ambientali di quattro alianti robot che navigano attraverso l'Oceano Pacifico sono disponibili per il download . Maggiori informazioni sul progetto (davvero interessante) sul blog , tramite WIRED e questo talk .

Un'altra opzione per affrontare i problemi di privacy sarebbe quella di utilizzare i dati di localizzazione degli animali. Immagino che la protezione dei dati sarà meno un problema qui. Come vantaggio, potresti comunque essere in grado di testare il tuo software / i tuoi metodi con dati di movimento reali. Lo svantaggio potrebbe essere che se l'applicazione necessita di movimenti "umani specifici", potrebbero non adattarsi al tuo scopo.

Date un'occhiata a Movebank o driade siti web per verificare se alcuni dei loro dati potrebbero inserire nel vostro progetto.

Per quanto riguarda i dati dell'iPhone, menzionati da Matthew , potresti dare un'occhiata ai progetti di crowdflow e openpaths . Forse c'è un modo per ottenere somedata attraverso di loro? Aggiornamento: entrambi i collegamenti sembrano essere morti ora.

Un'altra opzione è la parte spaziale dei dati sui taxi di New York di Chris Whong . Forniscono solo posizioni di ritiro e consegna, tuttavia il volume (11 GB!) E le informazioni contestuali (tariffa, passeggeri, ecc.) Le rendono davvero interessanti ( download alternativo , maggiori informazioni sui problemi di privacy sollevati dai dati).

Il post di Urška Demšar sul suo recente articolo su "Analisi della mobilità umana da dati sui movimenti volontari e informazioni contestuali" promette:

A breve sarà inoltre disponibile un set di dati gratuito di traiettorie GPS volontarie collegate a questo documento. Rimanete sintonizzati.

( maggiori informazioni )

Aggiornamento: il documento menziona che i dati saranno disponibili su CRAWDAD menzionati da @ejel ma non li ho mai trovati lì.

Un'altra opzione potrebbe essere quella di creare un set di dati sintetico da soli . Se hai bisogno di ispirazione, guarda il recente articolo di van Dijk J (2018) Identificazione dei punti di spostamento delle attività dai dati GPS con più finestre mobili Computer, ambiente e sistemi urbani ( link ). Maggiori dettagli sono forniti nell'appendice e nel codice del documento e un set di dati di esempio è disponibile su github .

Tahina Expedition (Blog di Google Earth) http://www.tahinaexpedition.com/map ha navigato per gran parte dell'anno scorso ormai.

KML può essere elaborato http://maps.google.com/maps/ms?source=embed&hl=it&geocode=&ie=UTF8&t=k&msa=0&output=nl&msid=103005318482134016767.0004670ab348ba9fa7b1f [era una traccia gps ora convertita in kml]

Le persone forniscono tali dati a Google gratuitamente tutto il giorno. Si chiama Latitude. Forse lo condivideranno generosamente come i loro utenti lo hanno condiviso con loro.