Het Urban Mobility Observatory (UMO) project zal op grote schaal data verzamelen over mobiliteit over een lange periode. UMO is een breed systeem van sensoren en ICT-infrastructuur om mobiliteit en reisgedrag te observeren en data van verschillende soorten sensoren te combineren. Verschillende soorten verkeers-, vervoers- en mobiliteitsdata zullen worden verzameld, opgeslagen en beschikbaar gesteld voor onderzoek naar mobiliteit en vervoer in stedelijke regio's. Dit is dringend nodig, omdat het begrijpen en beheren van de snelle ontwikkelingen op het gebied van vervoer nieuwe data vereisen.
Het UMO-sensornetwerk (1) bevat instrumenten om de werkelijkheid te monitoren met behulp van bijvoorbeeld camera's, radars, LIDAR's, BT/Wi-Fi trackers en mobiele apps. Ook een bewegend sensornetwerk bestaande uit voertuigen en mobiele apparatuur levert extra waarnemingen. Als showcase voor deze sensoren zetten we zogenaamde hotspots op in Alkmaar, Amsterdam, Delft, Eindhoven, Groningen en Utrecht, waar we deze sensoren toepassen en gedurende langere tijd data verzamelen.
Bepaalde data over reisgedrag en reisvoorkeuren zullen worden verzameld via crowdsourcing en sociale media (2). Een panel, bestaande uit deelnemers uit 5 Nederlandse stedelijke gebieden (Amsterdam, Utrecht, Groningen, Delft en Alkmaar), zal door de jaren heen worden gevolgd en veranderingen in het reisgedrag zullen in de loop van de tijd worden gevolgd en verklaard uit veranderingen binnen hun huishoudens of persoonlijke omstandigheden, ruimtelijke veranderingen, beleidsmaatregelen, etc.
De virtual reality (VR) en augmented reality (AR) omgevingen (3) zijn bedoeld om (individueel) menselijk gedrag en ervaringen van dichtbij te observeren in specifieke experimentele verkeersomstandigheden, zoals potentieel gevaarlijke, nog niet bestaande of zelden voorkomende situaties.
Dit kan bijvoorbeeld een situatie zijn waarin voetgangers of fietsers interakteren met een autonoom voertuig of wanneer ze een gebouw moeten evacueren.
UMO zal functioneel aansluiten op bestaande databronnen en proeftuinen (4). Dit zal onder andere een volledige integratie mogelijk maken van verkeers- en mobiliteitsgedrag enerzijds en ruimtelijke gegevens over bijvoorbeeld landgebruik, stedelijke dichtheden, grond- en vastgoedprijzen en locatiekeuze anderzijds. Het in kaart brengen en grafisch weergeven van gegevens is een andere zeer belangrijke methode voor het structureren van gegevens, het analyseren van gegevens en het uitvoeren van experimenten. Daarom bevat de faciliteit hulpmiddelen om gegevens weer te geven op kaarten (GIS), met virtuele en augmented reality-instellingen.
De data die worden verzameld via de sensornetwerken, vragenlijsten en simulatoren worden overgebracht naar een database (5), samen met de bijbehorende metadata en contextuele informatie om de data gedurende een lange periode opvraagbaar en bruikbaar te houden. De contextuele gegevens omvatten gegevens over weersomstandigheden, verkeersbeheersmaatregelen, vervoersbeleid, wegwerkzaamheden, evenementen en uitzonderlijke omstandigheden, evenals bevolkingsstatistieken, ruimtelijke ordening en stedelijke dichtheden, gegevens over de ruimtelijke omgeving en andere mogelijk relevante contextuele informatie. De data voldoen aan de GDPR en AVG-richtlijnen en indien nodig werken we met DPIA's, toestemmingsformulieren en gebruikersovereenkomsten. Dit laatste is om ervoor te zorgen dat de data niet voor andere doeleinden worden gebruikt dan de bedoeling was toen de data werden verzameld.
