Explorateur de ressources

La Fabrique a accompagné cette démarche portée par TheCamp. Le sujet des imaginaires est stratégique. Paradoxalement, dans la mobilité, comme dans bien d’autres domaines, nos imaginaires sont pauvres. Stérilisés par des années de marketing des industries en place, les futurs proposés restent, bien souvent, des tendances que l’on poursuit, tout en appelant sans cesse à « l’innovation ». Il devient urgent de recharger le futur en inconnu, de proposer une multitude de cygnes noirs (des événements imprévisibles, improbables mais aux conséquences majeures), d’utopies et de dystopies, d’inviter des ruptures dans le travail, les monnaies, la santé, le voyage ou l’habitat. Est-il possible d’établir des stratégies sur des sujets en mutation qui impliquent un large écosystème d’acteurs dont certains ne sont même pas classifiables ? L’imagination et l’art, liens majeurs des communautés humaines, peuvent largement y contribuer. Ils fédèrent en même temps qu’ils élèvent et apportent une autre façon de voir le monde. Invitons les artistes pour nous projeter dans de nouveaux imaginaires des mobilités ! '''Rapport final''' : https://thecamp.fr/fr/document/fenetres-sur-des-futurs-possibles-tome-01-mobilite

Chouette permet de manipuler les données statiques en respectant les normes et les standards : NeTEx, Neptune, GTFS. Pour vos données de mobilité, il permet de : # Saisir et produire les données de mobilité de mon territoire, de mon réseau # Agréger les données de mobilité de mon territoire # Intégrer des données de mobilité « open data » dans une application mobile # Gérer la conception collaborative de l’offre de transport # Vérifier la qualité de mes données de mobilité # Valoriser mes données : tableaux de bord, stats, visualisation et simulations # Respecter les obligations réglementaires (directives EU, loi LOM) # Assurer la cohérence des flux de données pour une plateforme MaaS Chouette est une solution pour : * décrire l’offre de services d’un réseau de transport (lignes, arrêts, horaires…), * importer et exporter de manière automatisée les données de mobilités depuis / vers : * les SAE, les SIV, les SIM, les calculateurs d’itinéraires, les systèmes billettique… , * les SI de partenaires (entités publiques, éditeurs d’applications mobiles, opérateurs de transport…), * contrôler la qualité des données de mobilité et produire des données conformes aux standards, * agréger les données générées par plusieurs réseaux dans un environnement collaboratif, * valoriser les données générées (historisation, statistiques, visualisation, tableaux de bord…),

Ara est un outil pour gérer les données temps réel : SIRI, GTFS-RT... Il a comme principaux cas d'usages : * Agréger les données de mobilité de mon territoire * Intégrer des données de mobilité « open data » dans une application mobile * Valoriser mes données : tableaux de bord, stats, visualisation et simulations * Respecter les obligations réglementaires (directives EU, loi LOM) * Assurer la cohérence des flux de données pour une plateforme MaaS Ara permet de : * décrire l’offre de services d’un réseau de transport (lignes, arrêts, horaires…), * importer et exporter de manière automatisée les données de mobilités depuis / vers : ** les SAE, les SIV, les SIM, les calculateurs d’itinéraires, les systèmes billettique… , ** les SI de partenaires (entités publiques, éditeurs d’applications mobiles, opérateurs de transport…), * contrôler la qualité des données de mobilité et produire des données conformes aux standards, * agréger les données générées par plusieurs réseaux dans un environnement collaboratif, * valoriser les données générées (historisation, statistiques, visualisation, tableaux de bord…),

CurbLR is a data standard for describing curb regulations. It uses a simple structure to store complex restrictions and conditions regarding where different users can park, load, or stop their vehicles at different days and times. The CurbLR specification exists to help government agencies effectively manage and regulate the curbside, and to support public and private users of city streets. CurbLR is a common language on which many things can be built, including rules engines, query APIs, consumer notification services, mapping tools, and analytic models. It uses linear referencing to link regulation information back to the street, making it easy for government agencies and third parties to use this data with their own maps. Why CurbLR? * === Government agencies === Demand for access to the curbside has skyrocketed in urban areas. CurbLR provides a template for cities to create a digital inventory of their curb regulations, which can be used to analyze the present and reimagine the future of this public space. * === Developers === The CurbLR specification enables engineers to ingest curbside inventory data from any city in the world, preventing the need to build custom tools or services for different jurisdictions. * === Transportation services === It's no secret that the curbside can be chaotic. A standardized curb inventory allows mobility operators, TNCs, delivery services, and parking payment companies to build services that make it seamless for their users to find and use curbspace. [https://medium.com/sharedstreets/interactive-curb-map-curblr-feed-for-portland-or-c638dbdf1b45 Building an interactive viewer for CurbLR data]

It’s amazing how quickly the curb became a public infrastructure mapping and digitizing focus. And it stands to reason why would it. Ridesharing and autonomous driving companies are often cited as one of the biggest motivators in digitizing curb space. Improved efficiency in drop offs and pickups dictated by available curb space not only improves productivity and customer experience but also keeps private companies on the good side of cities (and the parking authority). Mapping curb rules may also help us improve traffic, mobility and productivity in cities. An analysis of various parking ‘cruising’ studies by Donald Shoup concluded that on average around 30% of road traffic could be attributed to people finding a place to park on the street. Another study in Washington DC revealed that the City was losing approximately $650 million a year because of the lack of loading zones for delivery trucks. Trucks were double parking in passenger vehicle locations or just in the middle of the street.

First funded by Bloomberg Philanthropies and developed in collaboration with NACTO and the Open Transport Partnership, SharedStreets is neutral, anonymized clearinghouse for data collected by transportation providers, private companies and government agencies, as well as a hub for industry-leading data analysis, traffic planning, street design and development of new technologies. Already operating in over 30 cities around the world, the platform overcomes long-standing legal, regulatory and technological barriers between the public and private sectors by converting today’s ad hoc, disparate transportation data sources into a mutually readable, shared, global standard for the first time. It introduces a universal language for digitally describing every aspect of city streets, opening new markets to private sector innovators and eliminating the need to manually clean, collate and transfer data sources, saving crucial public funds. Empowering cities to measure the impacts and outcomes of micromobility by creating tools for turning large datasets into key metrics. The mobility metrics software aggregates data to generate insights about mobility while protecting individual privacy. It standardizes the conversion of data from points (like where a trip starts and where a trip ends) into trip information and then aggregates trips over time. The tool produces overall daily metrics as well as more detailed metrics for particular areas and time periods. [https://sharedstreets.io/taxi-tnc-activity/ Taxi and TNC Activity] Empower cities to better manage curb space with high resolution anonymized and aggregated data on for-hire vehicle pick-up and drop-off, while protecting user privacy. Cities have access to curb pick-up and drop-off data from Uber and Lyft to allow them to make policy and infrastructure decisions based on the use of their streets. '''Tools and projets:''' * [https://github.com/sharedstreets Sharedstreets on Github] * Pilots: [https://sharedstreets.io/mobility-metrics/ Mobility metrics] * [https://github.com/sharedstreets/curblr CurbLR] CurbLR is a data standard for describing urban curb regulations. It exists to help government effectively manage and regulate the curb and to support public and private users of city streets.

Une alternative basique à Google maps (cartes, commerces, directions marche vélo voiture, vue satellite, images de rue) dont le code est libre, basé sur les services de Mapbox.

OSMRouteFix aims to make creating and maintaining OSM route relations easier. It builds on the GraphHopper routing engine and is released under Apache License 2.0. OSMRouteFix currently is a proof-of-concept. A demo for the Baden-Wuerttemberg region in Germany is available at http://osmroutefix.mitfahren-bw.de. Currently only detour routes and PTv2 public transport routes are supported. ==== Creating a route from scratch ==== If you want to start a route from scratch, you may use the web ui, choose the route type for the relation you want to create and add start, via and end points. When done, you may download a changeset template in level0l format, which you can apply e.g. in the level0-editor. Note that the created template contains some empty tags which you should either fill or delete. ==== Retracing an existing route ==== You may enter a route ID of an existing route relation and select "Load". OSMRouteFix will use node members as start/end/via nodes to calculate a route. Dependending on the route type, the following members are used as route points: * detour: node members with role start, via, end * bus: node members with role stop Note: for bus, currently only PTv2 routes with stop_positions as stop members are supported. I.e. no snapping of bus_stops or platforms is performed.