System for creating dynamic minibus routes in autonomous MoD mode
The result's identifiers
Result code in IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F06957021%3A_____%2F26%3AN0000001" target="_blank" >RIV/06957021:_____/26:N0000001 - isvavai.cz</a>
Result on the web
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternative languages
Result language
čeština
Original language name
Systém tvorby dynamických linek minibusů v režimu autonomní MoD
Original language description
Software implementuje postupy vedoucí k dynamické tvorbě tras linek veřejné hromadné dopravy realizované automatizovanými minibusy. Zaměřuje se jak na oblast vytipování konkrétní trasy splňující požadavky na infrastrukturu v souvislosti s technologiemi řízení automatizovaného vozidla úrovně L4, tak na téma predikce poptávky ze strany uživatelů.
Czech name
Systém tvorby dynamických linek minibusů v režimu autonomní MoD
Czech description
—
Classification
Type
R - Software
CEP classification
—
OECD FORD branch
20204 - Robotics and automatic control
Result continuities
Project
<a href="/en/project/FW06010535" target="_blank" >FW06010535: Automated management center for minibuses as autonomous MoD</a><br>
Continuities
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Others
Publication year
2026
Confidentiality
C - Předmět řešení projektu podléhá obchodnímu tajemství (§ 504 Občanského zákoníku), ale název projektu, cíle projektu a u ukončeného nebo zastaveného projektu zhodnocení výsledku řešení projektu (údaje P03, P04, P15, P19, P29, PN8) dodané do CEP, jsou upraveny tak, aby byly zveřejnitelné.
Data specific for result type
Internal product ID
FW06010535 - V1
Technical parameters
Typ výsledku: software pro dynamickou tvorbu tras autonomních minibusů v režimu Mobility on Demand (MoD) Programovací jazyk: Python 3.11 Architektura: modulární pipeline architektura s optimalizačním jádrem a vizualizační vrstvou Optimalizační algoritmus: NSGA-III (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm III) pro vícekriteriální optimalizaci tras Použité metody: K-means clustering greedy heuristiky genetické operátory crossover a mutace TSP 2-opt optimalizace Smart Hybrid Routing Podporované vstupy: OD matice cestovních časů data o zastávkách data o poptávce GIS a routingová data Externí služby: OpenRouteService API OpenStreetMap Leaflet.js Výstupní formáty: CSV GeoJSON interaktivní HTML atlas Distribuce systému: Docker kontejner (OCI kompatibilní image) Podporované operační systémy: Linux Windows 10/11 (WSL2) macOS Hardwarové požadavky: minimálně 8 GB RAM doporučeno 16 GB RAM Výkonnost: optimalizace datasetu cca 150 zastávek a 20 000 OD párů do 60 minut Funkcionality: generování Pareto-optimálních tras predikce poptávky validace topologie tras automatická deduplikace tras routing po reálné silniční síti interaktivní vizualizace výsledků.
Economical parameters
Software je určen pro plánování a optimalizaci veřejné dopravy v režimu autonomní Mobility on Demand (MoD) pro města, kraje a dopravní podniky. Přínosem je snížení provozních nákladů, efektivnější využití vozového parku, optimalizace dopravní obslužnosti a podpora rozhodování při zavádění autonomní mobility. Výsledek má komercializační potenciál jako specializovaný software s možností licencování, integrace do Smart City a ITS systémů a využití pro analytické služby v dopravě. Umožňuje redukci neefektivních tras, lepší pokrytí poptávky při stejném počtu vozidel a automatizovaný přepočet linek dle dopravní situace a poptávky. Software je připraven pro praktické nasazení, podporuje cloudové i lokální provozování a nevyžaduje specializovaný hardware.
Owner IČO
06957021
Owner name
VDT Technology a.s.