MASARYKOVA UNIVERZITA

MASARYKOVA UNIVERZITA Přírodovědecká fakulta Geografický ústav

Návrh a optimalizace síťového grafu pro trasování a navigaci osob s pohybovým omezením

Diplomová práce

Bc. Radim Krchňáček

Vedoucí práce: doc. RNDr. Petr Kubíček, CSc. Brno 2016

Bibliografický záznam Autor:

Bc. Radim Krchňáček Přírodovědecká fakulta, Masarykova univerzita Geografický ústav

Název práce:

Návrh a optimalizace síťového grafu pro trasování a navigaci osob s pohybovým omezením

Studijní program:

Geografie a kartografie

Studijní obor:

Geografická kartografie a geoinformatika

Vedoucí práce:

doc. RNDr. Petr Kubíček, CSc.

Akademický rok:

2015/2016

Počet stran:

99+7

Klíčová slova:

síťový graf, osoby s omezenou schopností pohybu, vozíčkář, chodníková síť, navigace, trasování

Bibliographic entry Author:

Bc. Radim Krchňáček Faculty of Science, Masaryk University Department of Geography

Title of Thesis:

Graph development and optimisation for motorically impaired persons navigation

Degree Programme:

Geography and Cartography

Field of Study:

Geographical Cartography and Geoinformatics

Supervisor:

doc. RNDr. Petr Kubíček, CSc.

Academic Year:

2015/2016

Number of Pages:

99+7

Keywords:

network graph, persons with reduced mobility, wheelchair user, pavement network, navigation, route finding

Abstrakt Předložená diplomová práce se zabývá tématem navigace osob s omezenou schopností pohybu městským prostředím. Hlavním cílem je vytvoření síťového grafu umožňujícího vyhledávání optimálních tras při současném respektování individuálních pohybových schopností těchto osob. Práce obsahuje rešerši dříve vytvořených mapových aplikací umožňujících vyhledávání, návrh metodiky terénního mapování pro sběr potřebných charakteristik chodníkové sítě a návrh metodiky kategorizace a vizualizace takto nasbíraných dat. Hlavním výsledkem je zmíněný síťový graf a mapa přístupnosti komunikací vybrané části Brna.

Abstract This Master's diploma thesis deals with the navigation of people with limited mobility through urban environment. The main goal is the creation of a network graph enabling the finding of optimal routes while respecting the individual needs of these people. The work also contains a research of earlier map applications with route finding, a proposal of a method of terrain mapping to gather required characteristics of the pavement network, and a proposal of a method of categorisation and visualisation of data collected this way. The main result is the said network graph and the map of accessibility of communications in the selected area of Brno.

Poděkování Na tomto místě bych rád poděkoval vedoucímu mé diplomové práce RNDr. Petru Kubíčkovi, CSc. za odborné vedení a cenné rady, které mi během vypracování poskytl. Také bych chtěl poděkovat Drahomíře Zedníčkové a Ing. Vladimíru Plškovi, Ph.D. ze společnosti TopGIS za poskytnutí přístupu k panoramatickým snímkům a za vstřícnost při řešení problémů, které se během jejich zpracovávání vyskytly. Děkuji také panu Františku Fuxovi za aktivní přístup a za všechny rady a připomínky v průběhu terénního ověřování navržených chodníkových parametrů. Velké poděkování patří též Pavlu Peléškovi za pomoc při realizaci terénního mapování.

Prohlášení Prohlašuji, že jsem svoji diplomovou práci vypracoval samostatně s využitím informačních zdrojů, které jsou v práci citovány.

V Brně dne 4. května 2016

……………………………… Radim Krchňáček

OBSAH 1 ÚVOD...............................................................................................................................10 1.1 Cíle práce.................................................................................................................10 1.2 Metodika práce a postup zpracování.......................................................................10 1.3 Vymezení území......................................................................................................11 2 ZÁKLADNÍ POJMY A LITERATURA........................................................................13 2.1 Odborná literatura....................................................................................................13 2.2 Teorie grafů.............................................................................................................14 2.2.1 Vizualizace grafu.............................................................................................15 2.3 Topologie.................................................................................................................16 2.4 Síťová analýza.........................................................................................................16 2.4.1 Základní síťové úlohy......................................................................................16 2.4.1.1 Nejkratší (minimální) cesta......................................................................17 2.4.1.2 Vehicle Routing Problem.........................................................................17 2.4.1.3 Lokační-alokační analýza........................................................................18 2.4.1.4 Analýza servisních zón............................................................................18 2.4.1.5 Analýza nejbližšího zařízení....................................................................19 2.4.1.6 OD Cost Matrix........................................................................................19 3 ANALÝZA SOUČASNÉHO STAVU MAPOVÁNÍ TRAS PRO OSOBY S OMEZENOU SCHOPNOSTÍ POHYBU.........................................................................20 3.1 Mapové aplikace zobrazující přístupnost objektů...................................................20 3.2 Mapové aplikace zobrazující přístupné trasy..........................................................21 3.3 Mapové aplikace umožnující trasování...................................................................21 3.3.1 Verkehrsauskunft Österreich (VAO)................................................................22 3.3.2 Metro For All...................................................................................................23 3.3.3 OpenRouteService...........................................................................................25 3.3.4 Mapová aplikace Ekonomické univerzity ve Vídni.........................................26 3.3.5 WheelGo..........................................................................................................27 3.3.6 Vyhledávač Dopravního podniku hlavního města Prahy.................................29 3.3.7 Go-ok...............................................................................................................30 3.3.8 Handimap.........................................................................................................31 3.3.9 Kampus NTNU, Trondheim, Gløshaugen.......................................................33 3.3.10 WheelNav......................................................................................................34 3.3.11 Routino...........................................................................................................35 3.4 Shrnutí analýzy........................................................................................................36 4 POHYBOVÁ SPECIFIKA OOSP.................................................................................38

8

5 VEKTOROVÝ DATOVÝ MODEL...............................................................................40 5.1 Specifika silniční a chodníkové sítě........................................................................42 5.2 Chodníková síť uzpůsobená pro osoby s pohybovým omezením...........................43 6 NÁVRH DATOVÉHO MODELU CHODNÍKOVÉ SÍTĚ..........................................45 6.1 Zdroje dat pro tvorbu chodníkové sítě....................................................................45 6.1.1 Terénní mapování............................................................................................46 6.1.1.1 Měřené charakteristiky chodníkové sítě..................................................46 6.1.1.2 Návrh metodiky sběru dat........................................................................47 6.1.1.3 Průběh vlastního mapování......................................................................52 6.1.2 OpenStreetMap................................................................................................52 6.1.2.1 Geometrie chodníkové sítě......................................................................53 6.1.2.2 Atributy chodníkové sítě..........................................................................55 6.1.3 Panoramatické snímky.....................................................................................56 6.1.4 Data Magistrátu města Brna............................................................................61 6.1.5 Automatizovaná tvorba chodníkové sítě.........................................................62 6.1.5.1 Buffer silniční sítě....................................................................................62 6.1.5.2 Využití záznamů tras z GNSS přijímačů..................................................63 6.1.5.3 Automatické zpracování obrazu..............................................................63 6.2 Konzultace chodníkových charakteristik a testování v terénu................................64 6.2.1 Zhodnocení metodiky POV.............................................................................71 6.3 Navržený datový model chodníkové sítě................................................................72 7 PILOTNÍ PROJEKT......................................................................................................74 7.1 Použitý software......................................................................................................74 7.2 Tvorba chodníkových vrstev...................................................................................75 7.3 Vytvoření síťového grafu.........................................................................................79 7.4 Návrh kategorizace a vizualizace komunikací........................................................82 7.4.1 Kategorizace komunikací................................................................................82 7.4.2 Vizualizace komunikací...................................................................................84 8 DISKUSE.........................................................................................................................87 9 ZÁVĚR.............................................................................................................................88 POUŽITÁ LITERATURA A ZDROJE...........................................................................90 SEZNAM ZKRATEK.......................................................................................................98 PŘÍLOHY..........................................................................................................................99

9

1

ÚVOD

Tato diplomová práce se zabývá tématem přístupnosti městského intravilánu pro osoby s omezenou schopností pohybu (OOSP) a jejich navigací tímto prostředím. Uvedená skupina osob je součástí větší skupiny definované vyhláškou č. 398/2009 Sb. o obecných technických požadavcích zabezpečujících bezbariérové užívání staveb jako osoby s omezenou schopností pohybu nebo orientace (OOSPO). Patří sem osoby s pohybovým, sluchovým, zrakovým a mentálním postižením, stejně jako osoby pokročilého věku, těhotné ženy nebo osoby doprovázející dítě v kočárku nebo dítě do tří let. Cílová skupina pro tuto práci se však omezuje pouze na osoby s pohybovým omezením a vynechává tedy osoby se sluchovým, zrakovým a mentálním postižením. Přitom hlavní důraz je v rámci OOSP kladen na navigaci osob na invalidním vozíku.

1.1 Cíle práce Hlavním cílem práce je návrh a tvorba síťového grafu umožňujícího vyhledávání tras a navigaci osobám s omezenou schopností pohybu. Síťový graf musí být navržen s ohledem na specifika osob spadajících do cílové skupiny tak, aby bylo možné vyhledat optimální trasu podle jejich individuálního pohybového omezení. S hlavním cílem práce je spojeno několik cílů dílčích: •

Rešerše odborné literatury a existujících mapových aplikací umožňujících vyhledávání tras pro OOSP a popis pohybových a orientačních specifik této skupiny osob.

•

Vytvoření souboru charakteristik a parametrů chodníkové sítě, které vstupují a ovlivňují trasování.

•

Analýza možných způsobů a datových zdrojů pro tvorbu geometrie i atributové složky sítě. Důraz je kladen zejména na návrh metodiky terénního mapování, ale také ověření využitelnosti panoramatických snímků společnosti TopGIS jako alternativní metody získávání potřebných charakteristik chodníků.

•

Návrh metodiky kategorizace a vizualizace komunikací. Jedná se o návrh rozšiřující autorovu bakalářskou práci (2014) a vycházející do značné míry z návrhu metodiky kategorizace tras a komunikací vytvářeném Pražskou organizací vozíčkářů (POV).

1.2 Metodika práce a postup zpracování Práce se dělí na dvě základní části - teoretickou a praktickou. V teoretické části jsou nejdříve popsány základní pojmy z teorie grafů, topologie a síťové analýzy. Následuje kapitola věnující se analýze existujících mapových aplikací zaměřených na vyhledávání

10

tras pro OOSP a kapitola shrnující pohybová a orientační specifika OOSP. Teoretická část práce je zakončena kapitolou věnující se charakteristice vektorových datových modelů a to zejména čistě síťových datových modelů. Je zde věnován prostor také popisu specifik chodníkové sítě ve srovnání se sítí silniční. Praktická část práce začíná kapitolou věnující se potenciálním datovým zdrojům pro tvorbu chodníkové sítě. Kromě návrhu metodiky pro terénní mapování se kapitola zabývá také alternativním způsobem získávání chodníkových charakteristik pomocí měření na panoramatických snímcích. V rámci této kapitoly je také popsána konzultace a testování navrženého souboru chodníkových charakteristik s místním vozíčkářem, panem Františkem Fuxem. Posouzení vhodnosti charakteristik probíhalo formou rozhovoru a důkladného otestování kritických míst vybraného území přímo v terénu. Výstupem z této kapitoly je návrh datového modelu využitelného pro trasování vozíčkářů. Vlastní tvorba sítě a nastavení vyhledávání je pak obsahem poslední kapitoly, v rámci které je navržena možná kategorizace a vizualizace přístupnosti komunikací.

1.3 Vymezení území

Obr. 1: Vymezené území na podkladu ZM 10 (zdroj: vlastní zpracování) Síťový graf, jako hlavní výstup práce, je zpracováván pro oblast pokrývající část centra města Brna. Konkrétně se jedná o lokalitu ohraničenou náměstím Svobody a Jakubským náměstím na západě a Malinovského náměstím a jižní částí parku Koliště na východě. Oblast byla vybrána z důvodu přítomnosti různých typů povrchů komunikací pro chodce a jejich kvality. Nachází se zde jak pěší zóna a jednosměrné ulice s omezenou dopravou, tak i frekventovanější komunikace. V území se vyskytují také komunikace

11

s rozdílnými podélnými a příčnými sklony. Přesto je třeba zmínit, že reprezentativní území přiměřené rozlohy zahrnující úplně všechny relevantní objekty a jevy se hledá těžce. V tomto vybraném území tak třeba nejsou zastoupeny nezpevněné komunikace nebo komunikace s podélným sklonem kategorizovaným jako obtížně přístupný. Dalším důvodem pro výběr lokality v centru Brna byla existence Atlasu přístupnosti centra města Brna (MAGISTRÁT MĚSTA BRNA, 2012), který mapuje míru přístupnosti objektů a staveb v této lokalitě a jehož obsah bylo možno využít k vytvoření ukázky kompletní mapy přístupnosti, tedy mapy zachycující přístupnost objektů i komunikací. Zároveň podle výše uvedeného atlasu vzniká na MMB mapová aplikace se stejným obsahem a tak může být síťový graf vytvořený pro toto území využit jako ukázka možného rozšíření takové aplikace o funkci trasování.

12

2

ZÁKLADNÍ POJMY A LITERATURA

V této kapitole jsou nastíněny teoretické základy síťové analýzy, jakožto hlavního tématu diplomové práce. Metody síťové analýzy mají kořeny ve dvou matematických disciplínách, kterými jsou teorie grafů a topologie (CURTIN, 2007, str. 103). V následujícím textu jsou tedy popsány a vysvětleny některé důležité pojmy, z nichž práce vychází.

2.1 Odborná literatura Odborných monografií a článků k tématům teorie grafů, topologie nebo síťové analýzy, ze kterých lze v teoretické části práce vycházet, existuje celá řada. Obecně se teorii grafů věnují například Wallis (2007) nebo Bondy a Murty (2008). Hagget a Chorley (1969) se ve své starší publikaci věnují možnostem využití síťových analýz v geografii. Problematiku datových modelů a možností síťové analýzy v GIS nastiňuje Curtin (2007), Goodchild (1998) či Fischer (2003). Charakteristiku oboru GIS-T podává Waters (1999). V české odborné literatuře se tématu věnuje například Hliněný (2008), který zpracoval celá skripta týkající se teorie grafů, Volek a Linda (2012) nebo Demel (2002). Zajímavý studijní text zaměřený na základy teorie grafů poskytuje i Rapant (2006) v jedné kapitole své rozsáhlé publikace zaměřené na GIS obecně. Z českých kvalifikačních prací lze zmínit práci Havlase (2015) věnující se síťové analýze a optimalizaci uličního grafu a poskytující kvalitní přehled literatury k tomuto tématu, dále Sladký (2009) nebo Pantučková (2013). Z poněkud specifičtěji zaměřených publikací lze zmínit například článek Parker a Wanderslice (2011) věnující se síťovým analýzám na chodníkové síti, Stark (2007) zabývající se různými způsoby navigace chodců nebo Elias (2007). Zajímavý je také příspěvek Chin (2008) věnující se rozdílům plynoucím z využití silniční a chodníkové sítě pro navigaci chodců. Informačně velmi bohatá je také disertační práce Kasemsuppakorn (2011) zaměřená na automatizaci konstrukce sítě pro pěší navigaci. Dostupná je také literatura týkající se přímo problematiky vyhledávání tras pro vozíčkáře. Nicméně toto téma je daleko méně frekventované než trasování pro chodce obecně. Návrh síťového grafu pro vozíčkáře a vývoj vyhledávače tras Magus přibližuje Beale et. al. (2006). Za zmínku stojí určitě také plánovače U-Access (SOBEK a MILLER, 2006), RouteCheckr (VÖLKEL a WEBER, 2008) nebo TerpNav (CIGNA, DAVÉ et. al., 2009). V posledních několika letech je v problematice trasování pro vozíčkáře aktivní hlavně německá Univerzita Heidelberg, pod kterou funguje vyhledávač tras OpenRouteService, blíže popsaný v podkapitole 3.3.3 OpenRouteService. Zabývají se

13

například hodnocením spolehlivosti VGI pro vyhledávání tras (NEIS, 2014) nebo tvorbou chodníkové sítě z údajů GNSS přijímačů (KASEMSUPPAKORN a KARINI, 2013).

2.2 Teorie grafů Za zakladatele teorie grafů je považován švýcarský matematik Leonhard Euler, který v roce 1735 vyřešil tzv. problém sedmi mostů města Königsbergu, dnes také znám pod názvem eulerovské tahy. O rok později pak byla jeho práce zveřejněna. Město Königsberg (dnešní Kaliningrad), rozdělené řekou na čtyři části, spojovalo v 18. století sedm mostů. Podstatou problému byla otázka, zdali je možné projít ony čtyři části města tak, aby byl každý ze sedmi mostů překročen právě jednou (obr. 2). Euler podal důkaz, že to možné není. (WALLIS, 2007, s. 29)

Obr. 2: Sedm mostů Königsbergu (zdroj: Arlinghaus, 2002) Základní pojem v rámci teorie grafů, tedy graf, můžeme obecně popsat jako soustavu bodů (také nazývaných jako uzly nebo vrcholy) a jejich spojnic (RAPANT, 2006, s. 90). Matematicky lze graf definovat jako uspořádanou dvojici G = (V,E), kde V je množina vrcholů a E je množina hran. Hranou se rozumí dvouprvková podmnožina množiny vrcholů (HLINĚNÝ, 2008, s. 1). Hrana tedy vždy spojuje dva vrcholy a může být buď orientovaná, nebo neorientovaná. U orientovaných hran můžeme určit počáteční a koncový vrchol. U neorientovaných hran se počáteční a koncové vrcholy nerozlišují (DEMEL, 2002, s. 11-12). Jako orientovaný graf označujeme takový, který obsahuje pouze orientované hrany. Neorientovaný graf naopak obsahuje pouze hrany neorientované.

14

Dvojice vrcholů definujících hranu označujeme jako vrcholy přilehlé. Říkáme, že jsou incidentní s touto hranou, respektive že hrana je incidentní s těmito vrcholy. Graf, v němž jsou všechny vrcholy uzlů přilehlé, nazýváme grafem úplným. Hranám grafu lze přiřadit určité hodnoty. Takový graf nazýváme hranově ohodnoceným. Hodnotou hrany může být na příkladu silniční sítě délka jednotlivých silničních úseků nebo třeba čas potřebný pro jeho překonání. Podobně lze hodnoty přiřazovat i vrcholům. Pak říkáme, že graf je uzlově ohodnocený. (RAPANT, 2006, s. 92) Jedním z nejdůležitějších pojmů práce je síť. Síť chápeme jako orientovaný graf, představující matematický model situace, ve které přepravujeme nějakou substanci po předem daných trasách, které navíc mají omezenou kapacitu (jsou ohodnocené) (HLINĚNÝ, 2008, s.58). Následující termíny už nedefinují samotný graf, ale spíše pohyb po něm. Sled je podle Dudorkina (2002, s. 67-68) uspořádaná posloupnost uzlů a hran mezi uzly u 0 a un. Uzavřený sled pak definuje jako sled, kde u0 = un, tedy počáteční a koncový uzel je totožný. Pokud se v určitém sledu vyskytuje každá hrana nejvýše jedenkrát, nazýváme jej tahem. Cestou je pak označován sled, v němž se všechny uzly vyskytují nejvýše jedenkrát. Z uvedených definic vyplývá, že každá cesta je zároveň tahem, ale ne každý tah musí být cestou (DEMEL, 2002, str. 20). Pokud mezi všemi dvojicemi uzlů existuje aspoň jedna cesta, nazýváme graf souvislým. V případě, že je počáteční a koncový uzel cesty totožný, mluvíme o uzavřené cestě. Neorientovanou uzavřenou cestu nazýváme kružnicí, orientovanou uzavřenou cestu pak cyklem (RAPANT, 2006, s. 93-94). Nakonec je třeba ještě definovat termín strom. Stromem rozumíme souvislý graf, který neobsahuje žádnou kružnici (cyklus). Kořenový strom je pak strom, který má právě jeden uzel (kořen stromu) nemající žádnou vstupní hranu, do každého jiného vrcholu vede přesně jedna hrana a všechny vrcholy grafu jsou z kořene orientovaně dostupné (DEMEL, 2002, s.21). 2.2.1

Vizualizace grafu

Už samotné slovo graf (z řeckého grafein = psát, kreslit, zaznamenat) vychází z možnosti jejich grafického vyjádření, které navíc umožňuje snadno porozumět mnoha jejich vlastnostem. Nejčastěji se uzly grafu graficky znázorňují jako body, hrany potom jako linie spojující uzly, kterými je definována. Přitom neexistuje pouze jediný správný způsob zákresu určitého grafu. Relativní pozice bodů představujících uzly a linií představujících hrany není důležitá, podstatná je informace o tom, které dvojice uzlů tvoří hranu a které nikoliv. (BONDY, MURTY, 2008, s. 2-3) Na výše uvedeném tvrzení je možno vysvětlit pojem izomorfismus. Dva grafy jsou navzájem izomorfní, pokud existují dvě vzájemně jednoznačná zobrazení zachovávající

15

vztahy incidence. Rovinné nakreslení grafu je takové zobrazení, kdy libovolné dvě křivky přiřazené hranám mají společné nejvýše své krajní body. Rovinný graf (planární) je pak takový graf, ke kterému existuje rovinné nakreslení. (DEMEL, 2002, s. 12 a 17)

2.3 Topologie Topologie je matematická disciplína, která studuje vzájemné prostorové vztahy geometrických objektů. Topologie nepracuje s metrickým prostorem, ale s tzv. prostorem topologickým. Vztahy v topologickém prostoru mohou být definovány nezávisle na souřadnicovém systému a nezmění se ani deformováním zákresu grafu (viz izomorfismus v 2.1.1 Kreslení grafu) ani změnou kartografického zobrazení. V oblasti geoinformatiky se pojmem topologie zpravidla označují přímo prostorové vztahy geoprvků. (RAPANT, 2006, s. 89-90) Znalost prostorových vztahů v síti, tedy topologie sítě, je nezbytným předpokladem pro provádění síťových analýz. Topologie převádí pomocí grafů prostorové problémy do symbolické roviny, kde je lze snadno vyřešit (RAPANT, 2006, s. 99). V rámci tohoto převodu je vypuštěno velké množství informací (jako například délka, tvar, orientace nebo charakteristiky toku v síti), které musí být později do analýzy opět zavedeny (HAGGETT a CHORLEY, 1969, s. 5). Topologie tak umožňuje zefektivnit řadu klasických postupů prostorové analýzy bez nutnosti manipulace se souřadnicovým popisem geoprvků (RAPANT, 2006, s. 99). Princip topologického vektorového modelu je popsán v kapitole 6.

2.4 Síťová analýza Zde je vhodné vymezit rozdíl mezi síťovou analýzou ve smyslu geografickém a síťovou analýzou jako metodou operačního výzkumu (operační analýzy). Síťové analýzy v geografickém pojetí probíhají často nad dopravními, hydrologickými nebo inženýrskými sítěmi a zabývají se například problémy z oblasti dopravy, routování nebo lokačními a alokačními úlohami, zatímco síťová analýza v pojetí operačního výzkumu se uplatňuje zvláště při projektovém řízení. Každá z nich má tedy odlišný význam, i když obě zpravidla řeší problém optimalizace a obě vycházejí z teorie grafů. (HORÁK, 2006, s. 9) Aplikace metod GIS v problematice přepravních systémů a dopravy, tedy i síťové analýzy, můžeme souhrnně označit termínem GIS-T (Transportation). (WATERS, 1999, s. 827) 2.4.1

Základní síťové úlohy

Následující kapitola obsahuje obecný přehled základních typů úloh, které lze řešit pomocí síťové analýzy. Do tohoto přehledu byly vybrány úlohy, jejichž řešení umožňuje extenze Network Analyst pro ESRI ArcGIS, jelikož se jedná o software využítý později

16

v praktické části práce (viz kapitolu 7.1 Použitý software). Pro některé z úloh neexistuje v českém jazyce ustálený ekvivalent, proto jsou názvy takových úloh uvedeny v angličtině. Základním textem pro zpracování této podkapitoly byl ArcGIS 10.3 Help (©1995-2014). 2.4.1.1 Nejkratší (minimální) cesta Nejzákladnější úlohou je hledání nejkratší (minimální) cesty v síti. Řešení této úlohy spočívá v nalezení trasy o minimální impedanci mezi zvolenými body. Impedancí nemusí být pouze vzdálenost, ale také třeba čas (nejrychlejší cesta) nebo jakýkoliv jiný atribut prvků sítě stanovující cenu za překročení daného prvku. Cena za překročení navíc nemusí být spjata pouze s hranami sítě, ale také s jejími vrcholy (možno chápat jako cenu za vstup z jedné hrany do druhé). Lze tak lépe a reálněji modelovat složitější jevy a procesy jakými můžou být například křižovatky v silniční síti. Základní podoba analýzy nejkratší cesty (stejně jako např. Analýza nejbližšího zařízení nebo OD Cost Matrix, viz následující podkapitoly) využívá modifikace Dijkstrova algoritmu (myšleno v prostředí ArcGIS Network Analyst). Při zadání více bodů než dvou a nastavení možnosti nedodržet pořadí zadání se úloha mění na Problém obchodního cestujícího (Travelling Salesman Problem). Máme množinu zastávek (uzlů sítě), které musíme navštívit. Cesta začíná a končí na stejném místě a každá zastávka (uzel) smí být navštíven právě jednou. Přidáním více než dvou zastávek se však úloha řešitelná deterministickým algoritmem mění na kombinatorický optimalizační problém spadající do kategorie NP-úplných problémů, což znamená, že nemůže být vyřešen v polynomiálním čase (FISCHER, 2003, s. 8). Pro dosažení dobrých výsledků v relativně krátkém čase je využito heuristických metod. 2.4.1.2 Vehicle Routing Problem Cílem Vehicle routing problem (VRP) je optimalizace tras v případě, kdy máme množinu zastávek (například adresy pro doručení poštovních zásilek) a daný počet vozidel, které musí tyto zastávky navštívit. VRP ve své podstatě vychází z úlohy Problém obchodního cestujícího. Na rozdíl od VRP však není řešena jen optimální trasa a pořadí zastávek pro jednoho cestujícího (vozidlo), ale jejich rozdělení mezi několik vozidel tak, aby byly minimalizovány náklady. Jedná se vlastně o problémy dva. Prvním je rozdělení zastávek mezi flotilu vozidel, druhým pak určení optimální trasy pro každé vozidlo (FISCHER, 2003, s. 10). Úloha může být dále modifikována například kapacitou vozidel, časovými okny a jinými omezeními.

17

2.4.1.3 Lokační-alokační analýza Cílem lokační-alokační analýzy je stanovení optimálních lokalit pro určitý počet zařízení tak, aby obsloužily danou oblast, a zároveň alokace zákazníků k těmto zařízením (WATERS, 1999, s. 832-833). Existují různé typy lokačních-alokačních analýz lišících se účelem. Například optimalizace za účelem minimalizace impedance, maximalizace pokrytí nebo třeba minimalizace počtu zařízení. Příkladem praktického využití může být optimalizace rozmístění stanic záchranné služby tak, aby bylo každé místo v síti dostupné v určitém časovém intervalu, určení lokalit pro nový sklad nebo továrnu. Příkladem alokace je také třeba určení lokalit pro nový obchod nebo školu dle počtu obyvatel (studentů), které má obsloužit.

Obr. 3: Lokační-alokační analýza v ArcGIS Network Analyst (zdroj: ArcGIS 10.3 Help) 2.4.1.4 Analýza servisních zón Analýza servisních zón umožňuje vymezit zóny na základě dostupnosti od zvoleného bodu. Dostupnost může být určena na základě vzdálenosti, času nebo jiného cenového atributu. Analýza servisních zón je do jisté míry podobná lokační-alokační analýze. Na rozdíl od ní zde však neprobíhá optimalizace rozmístění daných zařízení. Pouze jsou vymezovány jejich servisní zóny. Výsledné servisní zóny ovšem mohou následně k této optimalizaci přispět.

18

2.4.1.5 Analýza nejbližšího zařízení Další úlohou síťové analýzy je analýza nejbližšího zařízení. To znamená, že hledá cesty o minimální impedanci mezi místem nějaké události a nejbližším zařízením. Typickým příkladem může být vyhledání nejbližší nemocnice a cesty do ní při automobilové havárii. Možné jsou také různé varianty, při nichž je vyhledáváno více zařízení nebo je do analýzy zahrnut faktor maximální časové dostupnosti. 2.4.1.6 OD Cost Matrix OD (origin-destination) Cost Matrix hledá cesty mezi množinou počátků a množinou destinací. Analýza má různé modifikace jako například stanovení počtu nejbližších destinací, do kterých algoritmus hledá cestu, nebo stanovení maximální ceny cesty. Tato úloha je velmi podobná výše zmíněné analýze nejbližšího zařízení s tím rozdílem, že výstupem v analýze nejbližšího zařízení je skutečná cesta po síti, kdežto výstupem OD Cost Matrix je pouze tabulka s informací o vzdálenosti (ceně) mezi danými počátky a destinacemi a skutečný průběh cesty po síti z ní tak nelze získat. Výhodou je však rychlost výpočtu této analýzy.

19

3

ANALÝZA SOUČASNÉHO STAVU MAPOVÁNÍ TRAS PRO OSOBY S OMEZENOU SCHOPNOSTÍ POHYBU

Analýza současného stavu mapování tras v České republice a v Evropě, která je obsahem této kapitoly, je zaměřena zejména na existující nebo vyvíjené mapové aplikace umožňující navigaci osobám s omezenou schopností pohybu. Aplikace cílené na tematiku bezbariérovosti mohou být rozděleny na základě mnohých kritérií, pro tuto práci je tím nejdůležitějším kritériem jejich využitelnost pro plánování tras a navigaci. Proto byly shromážděné aplikace rozděleny podle obsahu a funkcionality, která takové využití umožňuje.

3.1 Mapové aplikace zobrazující přístupnost objektů Prvním z nich jsou mapové aplikace orientované na znázornění míry přístupnosti do různých budov a objektů. Příkladem map z této skupiny mohou být Wheelmap (wheelmap.org) nebo AXS Map (axsmap.org) se zaměřením na celý svět nebo ruská Карта доступности (kartadostupnosti.ru). Českým zástupcem v této skupině pak je VozejkMap (vozejkmap.cz).

Obr. 4: Výřez z mapové aplikace VozejkMap (zdroj: http://www.vozejkmap.cz/) Všechny čtyři uvedené aplikace se vyznačují jednoduchým značkovým klíčem a metodikou, jež umožňuje přidávání a hodnocení nových objektů (veřejné budovy, obchody, restaurace apod.) prakticky kterémukoliv (registrovanému) uživateli. Díky tomu

20

může být v mapách tohoto druhu zpracováno poměrně velké území, na druhou stranu se však jednotlivé oblasti výrazně liší počtem zmapovaných objektů, což je závislé právě a především na aktivitě uživatelů. Z hlediska navigačního využití takových aplikací při cestě z bodu A do bodu B jsou na první pohled viditelné určité nedostatky. Uživatel z mapy sice získá dostatek informací o míře přístupnosti objektů A a B, ale úplně postrádá jakékoliv informace o průběhu samotné cesty mezi nimi. Případný vozíčkář-turista pak i s touto mapou cestuje cizím městem prakticky naslepo. Přestože přínos a potenciál těchto map pro mapování přístupnosti je obrovský, k navigačním účelům dostatečné nejsou.

3.2 Mapové aplikace zobrazující přístupné trasy Druhou skupinou jsou aplikace, které kromě přístupných budov a objektů znázorňují také existující bezbariérové trasy městem nebo přímo hodnotí úroveň bezbariérovosti jednotlivých komunikací. V těchto aplikacích bývají často zmapovány oblasti mnohem menší rozlohy, než tomu bylo u předchozí skupiny. Důvodem je náročnost na sběr dat, velké množství zjišťovaných parametrů komunikací a potřeba komplexní metodiky pro sběr i vizualizaci dat. Z toho vyplývá daleko obtížnější využití metod crowdsourcingu jako tomu bylo u předchozí skupiny. Nejčastěji vznikají takové aplikace pro jednotlivá města (například jako vrstva v městském GIS), univerzitní kampusy nebo i turistická střediska. Příkladem může být rakouská Vienna City Map (© wien.at) nebo česká bezbariérová mapa Olomouce (© 2012) či Plzně (© 2016). Při využití vhodné metodiky obsahují aplikace z této skupiny obecně dostatek informací pro naplánování cesty městským prostředím. Neumožňují však trasování, tedy automatické vyhledání optimální trasy mezi dvěma body na základě preferencí a limitů osob s omezenou schopností pohybu. Bez této funcionality je uživatel odkázán na vlastní schopnosti čtení a interpretace mapy, které se odvíjí od úrovně rozvoje jeho orientačního smyslu. Schopnost orientace může být u každého člověka odlišná na základě zděděných genů i životního stylu (SIWEK, 2011, s. 26) .

3.3 Mapové aplikace umožnující trasování Analýza mapových aplikací umožňujících trasování je hlavní částí této kapitoly. Na druhou stranu aplikace umožňující plánování tras bývají méně časté než ty z výše zmíněných skupin. To je způsobeno již uvedenou náročností na sběr dat, metodiku a obecně komplexností této problematiky.

21

Právě přístupem k této problematice a použitou metodikou se aplikace z této skupiny výrazně liší. Popisu, zhodnocení i rozdílům jednotlivých konkrétních aplikací jsou věnovány následující podkapitoly. 3.3.1

Verkehrsauskunft Österreich (VAO) Zdroj http://www.verkehrsauskunft.at/ Základní informace

Verkehrsauskunft Österreich je stále se rozvíjející (od roku 2009) informační portál pro multimodální dopravu v rámci celého Rakouska. Zahrnuje odkazy na plánovače tras lokálních dopravců, které jsou ale, co se funkcionality týká, zpracovány jednotně. Pro celý tento systém poskytují jednotlivé zúčastněné subjekty svá data (jízdní řády, dopravní sítě, aktuální dopravní informace apod.), takže je možné vyhledávat trasu napříč celým Rakouskem a s využitím různých druhů dopravy.

Obr. 5: Výřez z mapové aplikace Verkehrsauskunft Österreich (zdroj: http://www.verkehrsauskunft.at/) Funkcionalita Plánovač tras funguje nad přehlednou podkladovou mapou basemap.at. V levé a horní části obrazovky se nachází ovládací prvky a možnosti nastavení. Uživatel má možnost nastavit počáteční a koncový bod trasy vyplněním adresy nebo klikem do mapy, zvolit si požadovaný čas odjezdu a příjezdu a vybrat jaké druhy dopravy chce využít (například autobus, vlak, kolo, auto, pěšky, carsharing atd.). Nutno ovšem dodat, že ne pro všechny nabízené druhy dopravy jsou v současnosti k dispozici odpovídající data. Uživatel

22

může dále využít možnosti personalizace vyhledávače jako je například nastavení rychlosti chůze, maximální vzdálenosti chůze k zastávce, preference nejkratší nebo nejrychlejší trasy při cestě autem a mnoho dalších. Je zde počítáno i s osobami s omezenou schopností pohybu. Lze tedy zvolit, aby nalezená trasa při pohybu pěšky nevedla přes schody, využívala výtahy a eskalátory nebo aby byly při využití veřejné dopravy brány v potaz jen nízkopodlažní vozy. Tato funkcionalita je však zatím pilotně testována jen v oblasti Vídně. Zhodnocení Verkehrsauskunft Österreich je velký projekt, který na osoby s omezenou schopností pohybu není primárně zaměřen. Pro plnohodnotné použití těmito osobami by plánovač tras měl zahrnovat některé další nastavitelné parametry, jako je například volba maximálního sklonu, šířka chodníků a další. Zmapování všech těchto parametrů v rozsahu celého státu je ale náročný úkol, zvláště když v aplikaci nejsou v současné době potřebná data ani pro některé jiné druhy dopravy. Při naplnění aplikace všemi plánovanými daty bude její přínos obrovský. 3.3.2

Metro For All Zdroj http://metro4all.org/ Základní informace

Metro For All je projekt ruské společnosti NextGIS započatý v roce 2014. Cílem je zmapování přístupnosti ve stanicích metra a navigace v nich. Data jsou získávána metodou crowdsourcingu a kvalita zmapování stanic se tedy odvíjí od aktivity místních komunit v jednotlivých městech. Hlavní část aplikace (webové i mobilní) tvoří vyhledávač tras poskytující informace o navigaci od vchodu do počáteční stanice metra z příslušné ulice až po východ ve stanici cílové. Funcionalita Aplikace nabízí možnost jednoduché volby počáteční a cílové zastávky ze seznamu nebo z mapy. Po volbě zastávky se dále vybírá požadovaný vchod do stanice. Následně je možné zadat šířku invalidního vozíku/kočárku a rozchod jeho kol (pro případ rozděleného nájezdu). Z aplikace se pak dá díky jednoduchému značení zelená/červená vyčíst, jestli je vybraná trasa přístupná i s vozíkem o uvedené šířce. Kromě toho uvádí informace o sklonu, eskalátorech a výtazích a také to, zda jsou všechny schody výtahem překonatelné. Dále si uživatel může koncové nebo přestupní stanice zobrazit nad OpenStreetMap, kde ale vidí jen pozice vchodů vzhledem k ulicím města. Druhou možností je zobrazení plánů stanic tak, jak byly zmapovány.

23

Pro mapování je vypracována metodika obsahující jednoduché geometrické znaky, s jejichž pomocí je možné zpracovat celý plán stanice. Konečným výstupem pak jsou plány stanic ve formátech SVG a PNG a několik tabulek obsahujících síťový graf a parametry přístupnosti koncových a přestupních stanic. Zhodnocení V současnosti jsou v aplikaci dostupná data pro 14 měst. Výhodou je možnost vyhledávat trasy v offline režimu, v takovém případě však není možné zobrazit mapový podklad, pouze plány stanic. Určitým nedostatkem je možnost zobrazení stanic pouze ve formě schematických plánů tak, jak byly zmapovány. Tento fakt předpokládá uživatelovu dobrou znalost použité metodiky, protože geometrické znaky nejsou velmi intuitivní. V tomto případě by bylo možné využít široké možnosti kartografických vyjadřovacích prostředků k vytvoření přehlednějších a pro uživatele intuitivnějších map.

Obr. 6: Plán stanice metra zpracovaný podle metodiky Metro for All (zdroj: https://github.com/nextgis/metro4all/blob/master/data/msk/schemes/113.png)

24

3.3.3

OpenRouteService Zdroj http://www.openrouteservice.org/ http://openls.geog.uni-heidelberg.de/wheelchair-test/ Základní informace

OpenRouteService je projektem Institutu geografie na univerzitě v Heidelbergu a probíhá od roku 2008. V současnosti je hlavním obsahem této webové stránky aplikace umožňující vyhledávání tras. V rámci tohoto projektu se ale dále počítá s rozvojem této routovací služby jako OGC webové služby podle specifikace OpenLS Route Service. Také byl vytvořen plugin umožňující využívat zjednodušenou funkcionalitu této aplikace v prostředí QGIS.

Obr. 7: Výřez z mapové aplikace OpenRouteService (zdroj: http://openls.geog.uniheidelberg.de/wheelchair-test/) Funkcionalita Aplikace umožňuje volbu jednoho z pěti základních druhů dopravy (navigačních profilů): osobní automobil, nákladní automobil, kolo, pěší chůze a vozíčkář. Pro každý z profilů jsou k dispozici široké možnosti nastavení jako například klasická možnost vyhnout se placeným úsekům při cestě automobilem, nejbezpečnější cesta pro cyklistu nebo volba typu, délky, šířky, výšky a váhy nákladního automobilu. V rámci profilu vozíčkář lze nastavit parametry týkající se kvality povrchu, maximálního přípustného sklonu a výšky nájezdu na chodník. Také je možné kreslením do

25

mapy vybrat oblasti, přes které nemá trasa procházet. Profil vozíčkáře je v současnosti (léto 2015) v testovací fázi a proto je tato funkcionalita omezená pouze na Německo. Ovšem i v případě Německa je obrovský nedostatek dat týkajících se chodníkové sítě. Po vyhledání trasy jsou k dispozici navigační instrukce a také je možnost trasu exportovat ve formátu GPX. Neobvyklou funkcí je možnost analyzovat dostupnost od počátečního bodu v rámci stanovených časových intervalů. Celá aplikace je dostupná v několika jazycích, mezi kterými je i čeština. Zhodnocení Jedná se asi o nejkomplexnější nalezenou navigační aplikaci, co se týká možností nastavení parametrů pro vozíčkáře. Přesto se i zde nachází několik slabých míst. Asi největším z nich je fakt, že v plánovači není zohledněn parametr příčného sklonu komunikace, respektive tato data nejsou vůbec měřena. Druhým nedostatkem, která by si zasloužila vylepšit, jsou generované instrukce. Jsou uvedeny ve tvaru, jako by trasa vedla po silnici a nikoliv po chodníku. Chybí zde tedy informace o nutnosti použít přechod pro chodce a uživatel z instrukcí ani nezjistí po kterém chodníku (na které straně silnice) se má pohybovat. Tento nedostatek souvisí s datovým modelem OSM blíže popsaným v podkapitole 6.1.2.1. Vzhledem k tomu, že navigace pro vozíčkáře je ale teprve v testovací fázi, dá se očekávat další zlepšení. 3.3.4

Mapová aplikace Ekonomické univerzity ve Vídni Zdroj http://campus.wu.ac.at/ Základní informace

Aplikace Ekonomické univerzity ve Vídni byla vybrána jako ukázka mapových aplikací vytvářených rakouskou společností GOMOGI. Jedná se o mapu univerzitního kampusu, ve které je možné vyhledávat body zájmu a trasy. Od výše představených aplikací se liší hlavně možností navigace uvnitř budov. Funkcionalita Velmi jednoduché grafické uživatelské prostředí aplikace zabírá z velké části mapové pole. V něm je možné vyhledat a zobrazit mnoho různých bodů zájmu týkajících se vzdělávání, přístupnosti, služeb atd. Také je možné vyhledávání tras a to i uvnitř budov až do úrovně jednotlivých místností. Vizualizace trasy uvnitř budovy je vyřešena prostřednictvím tlačítek sloužících k volbě aktuálně zobrazeného patra. Pro navigaci osob s omezenou schopností pohybu zde slouží možnost „bezbariérový přístup“. Tato funkce není, ale nijak dále specifikována.

26

Zhodnocení V mapových aplikacích společnosti GOMOGI lze vyzvednout jednoduché a přehledné řešení navigace uvnitř budov. Určitě by bylo vhodné aplikaci doplnit i písemnými instrukcemi k trase. Jelikož areál tohoto univerzitního kampusu je relativně malá a specifická oblast, absence rozšiřujících možností nastavení vyhledávání trasy se zde nejeví jako tak velký nedostatek. Například volba mezi nejkratší a nejrychlejší trasou by zde nebyla příliš užitečná. Obdobně parametry jako maximální sklon nebo výška schodku by pro osoby s omezenou schopností pohybu neměly v tomto případě velký význam. Areál kampusu byl totiž teprve nedávno (2013) dokončen a na přístupnost byl při projektování brán zřetel.

Obr. 8: Výřez z mapové aplikace Ekonomické univerzity ve Vídni (zdroj: http://campus.wu.ac.at/) 3.3.5

WheelGo Zdroj https://play.google.com/store/apps/details?id=cz.nuc.wheelgo.androidclient Základní informace

WheelGo je mobilní mapová aplikace pro systém Android vytvořená v rámci diplomové práce WheelGo – Plánovač tras pro vozíčkáře (NUC, 2013) na Fakultě Dopravní (FD) ČVUT v Praze. Od ostatních uvedených aplikací se liší hlavně zaměřením na bariéry dočasného charakteru (špatně zaparkované auto, lešení na chodníku, rozkopaný chodník) namísto těch trvalých.

27

Funkcionalita Aplikace vyhledává optimální trasy na základě dat z OpenStreetMap a zobrazuje je nad Google mapami. Uživateli je umožněno přidávat do aplikace informace o dočasných bariérách, volit jejich typ, délku trvání, přidat textový popis a fotografii. Při vyhledání trasy se v mapě zobrazí aktuální bariéry na ní a uživatel má možnost vyhnout se vybraným překážkám a vyhledat alternativní trasu. Uživatel může danou trasu prozkoumat také prostřednictvím Google Street View. Vozíčkář má také možnost zvolit maximální povolený sklon trasy. Zhodnocení Tato aplikace představuje jednoduchý způsob zaznamenávání bariér dočasného charakteru. Předpokladem fungování je ovšem aktivní uživatelská komunita. Také úroveň vyhledávání optimálních tras se odvíjí od kvality a úplnosti dat z OpenStreetMap, která je pro navigaci osob (a zvláště těch s omezenou schopností pohybu) velmi často nedostatečná. Snadno se tedy může stát, že aplikace nalezne trasu, která se vyhne dočasným bariérám, ale nikoliv těm trvalým. Přesto se jedná o zajímavý pohled na problematiku bezbariérového přístupu a tato aplikace by mohla být například námětem pro rozšíření funcionality již zmíněného plánovače OpenRouteService, který rovněž pracuje s daty OpenStreetMap.

28

Obr. 9: Uživatelské rozhraní WheelGo (zdroj: https://dip.felk.cvut.cz/browse/pdfcache/nucmarti_2014dipl.pdf) 3.3.6

Vyhledávač Dopravního podniku hlavního města Prahy Zdroj http://spojeni.dpp.cz/ Základní informace

Jedná se o vyhledávač spojení pražské integrované dopravy, který byl v roce 2012 rozšířen o možnost vyhledávání pro osoby s omezenou schopností pohybu. Funkcionalita Počáteční a cílovou lokaci lze nastavit zadáním do příslušného pole nebo kliknutím do mapy. Zvolit lze také například typy dopravních prostředků, rychlost chůze při pěších přesunech, čas na přestup a další. Pro osoby s omezenou schopností pohybu je zde možnost vyhledat pouze spoje s nízkopodlažními vozy nebo spoje s nízkopodlažními vozy a bezbariérovými zastávkami.

29

Zhodnocení Jedná se o jednoduchý a přehledný vyhledávač, který vozíčkářům dokáže usnadnit cestování hromadnou dopravou od zastávky k zastávce. Potřebné informace o tom, jak se dostanou na danou zastávku, už ale musí hledat jinde. V tomto ohledu má navrch zmíněný rakouský vyhledávač VAO. 3.3.7

Go-ok Zdroj http://www.parking4disabled.eu/sk http://www.go-ok.eu/ Základní informace

Go-ok je název slovenského občanského sdružení a zároveň jedna ze dvou aplikací pro osoby s omezenou schopností pohybu tímto sdružením vyvíjených. Aplikace Go-ok je webovou i mobilní aplikací v testovací fázi orientující se na hodnocení objektů. Hodnocení probíhá podle vlastní podrobné metodiky a sestává s parametrů vstupních dveří, interiéru, toalet i parkovacích míst. Při mapování objektů se autoři zdržují označování „přístupný“ nebo „nepřístupný“. Na základě metodiky je objekt pouze popsán a záleží na konkrétním uživateli a jeho možnostech a preferencích jestli je pro něj daný objekt přístupný. Druhá aplikace, Parking4disabled, je webová i mobilní mapová aplikace zaměřená na vyhledávání a navigování k parkovacím místům pro osoby s omezenou schopností pohybu. Funkcionalita Obě aplikace mají podobnou funkcionalitu. Je možné v nich vyhledávat zmapované objekty/parkovací místa a zobrazit si o nich detailní informace, fotku nebo případně Google Street View. Registrovaným uživatelům je umožněno přidávat nové objekty a parkovací místa. K vybraným místům lze navigovat od aktuální polohy uživatele. Zhodnocení Obě zmíněné aplikace tak úplně nepatří do této skupiny aplikací umožňujících vyhledávání tras osobám s omezenou schopností pohybu, protože navigace probíhá pomocí Google map, které umožňují navigování jen pro automobily, hromadnou dopravu a chodce. Žádný speciální profil pro vozíčkáře zde není. Aplikace Parking4disabled ale přímo předpokládá přepravu osob s omezenou schopností pohybu automobilem a proto sem byly aplikace tohoto sdružení zařazeny. Pro aplikaci Parking4disabled se přímo nabízí možné vylepšení. Když už je umožněno uživatelům přidávat nová parkovací místa, mohli by mít prostřednictvím této

30

aplikace možnost dát ostatním uživatelům vědět, že dané místo zabrali/uvolnili. Vyhrazených parkovacích míst často nebývá vedle sebe více a proto při zjištění, že je parkovací místo obsazené, musí uživatel hledat další místo naslepo a nebo znovu vyhledávat v aplikaci, což může být při městském provozu stresující.

Obr. 10: rozhraní Parking4disabled (zdroj: https://play.google.com/store/apps/details?id=com.fis.parking.p4d.app) 3.3.8

Handimap Zdroj http://www.handimap.org/ Základní informace

Handimap je francouzská mapová aplikace vyvíjená od roku 2010 umožňující zobrazení a vyhledávání bodů zájmu a tras. Aplikace využívá jako podkladovou mapu OpenStreetMap a v současnosti zahrnuje 5 měst (Rennes, Montpellier, aglomerace Lorient, La Rochelle a Nice), jejichž grafické rozhraní je zpracováno jednotně.

31

Obr. 11: Výřez z mapové aplikace Handimap (zdroj: http://www.handimap.org/) Funkcionalita Grafické rozhraní je sice zpracováno jednotně, ale obsah a možnosti aplikace se město od města trochu liší. Některá města umožňují jen trasy zobrazit, nikoliv vyhledávat, jiná neobsahují některou kategorii zájmových bodů (zastávky, veřejné služby, obchody, pošty, wc atd.). Vyhledávat trasy lze na základě několika profilů, jako jsou chodci, sluchově postižení, zrakově postižení nebo osoby na manuálním či elektrickém vozíku. Žádné další parametry nastavení k dispozici nejsou. Společně s trasou jsou vygenerovány instrukce a trasu je možné také exportovat jako GPX. Plánovač nehledá nejlepší bezbariérovou trasu, ale nejlepší dostupnou trasu, takže když bezbariérová trasa neexistuje, ve výsledku pak vede přes úseky označené jako bariérové. Zhodnocení Nejednotnost se zde projevuje nejen v kvantitě dat, která je dána aktivitou tamních mapovačů a která se nedá považovat za nedostatek, ale hlavně odlišnou metodikou, kdy například v Montpellier jsou trasy zobrazeny jako jedna linie pro jednu ulici, takže uživatel neví, pro který chodník platí, zatímco v Rennes je jasně vidět chodníková síť. Jako druhý příklad nejednotnosti lze uvést aglomeraci Lorient, kde jsou použity jiné figurální znaky pro kategorie zájmových bodů, než je tomu u ostatních měst.

32

3.3.9

Kampus NTNU, Trondheim, Gløshaugen Zdroj

http://use.mazemap.com/? v=1&campusid=1&campuses=ntnu&left=10.3765&right=10.4328&top=63.4234&bottom =63.4116 Základní informace Mapa kampusu Gløshaugen NTNU (Norwegian Univerity of Science and Technology) v norském Trondheim byla vybrána jako ukázka aplikací norské společnosti MazeMap, která vytváří webové aplikace kampusů, nemocnic, nákupních středisek apod. podporující navigaci uvnitř budov.

Obr. 12: Výřez z mapové aplikace kampusu NTNU Gløshaugen (zdroj: http://use.mazemap.com) Funkcionalita V mapovém poli, které zabírá celou plochu okna prohlížeče, je možné vyhledávat místnosti, zobrazovat body zájmu (toalety, pc, studovny, parkování, zastávky) a vyhledávat trasy. Počáteční pozici pro trasování lze zadat klikem do mapy nebo na základě aktuální polohy dle GPS. Orientace v budovách je řešena prostřednictvím přepínání jednotlivých pater. Pro osoby s omezenou schopností pohybu lze v nastavení zapnout možnost bezbariérových tras. V takovém případě povedou vygenerované trasy mimo schodiště,

33

budou preferovány výtahy a do vyhledávání budou zahrnuty vchody do budov se šířkou aspoň jeden metr a bez schodku. Zhodnocení Jedná se o velmi přehlednou aplikaci vytvořenou s využitím Mapboxu, dat z OpenStreetMap a dalších open-source knihoven jako Leaflet, nebo Sylvester. Aplikaci není prakticky co vytknout, z kartografického hlediska snad jen dvojitě zobrazené některé zájmové body, jelikož některé kategorie jsou v mapě zobrazeny už ve výchozím nastavení a napevno. Při volbě zobrazení stejné kategorie z dostupného menu se daná kategorie bodů vykreslí podruhé a s jiným použitým znakem. 3.3.10 WheelNav Zdroj https://itunes.apple.com/us/app/wheelnav/id1006634677?mt=8 Základní informace WheelNav je mobilní aplikací spojující data z projektu WheelMap s možností navigace k nim. Funkcionalita Část aplikace je svou funkcionalitou totožná s WheelMap. Je zde umožněno vyhledávat a zobrazit body zájmu z databáze WheelMap, zobrazit si o nich podrobné informace a filtrovat je podle stupně přístupnosti a kategorie. Také lze pomocí této aplikace upravovat informace o přístupnosti objektů. To co je zde navíc, je právě možnost navigace k těmto bodům zájmu z aktuální pozice uživatele. Aplikace vyhledá tři nejvhodnější cesty k cíli a je na uživateli, kterou si zvolí. Vyhledávání probíhá na základě dat z OpenStreetMap a cesta je generována s ohledem na nadmořskou výšku uživatele tak, aby při cestě překonával co možná nejmenší převýšení. Po zvolení trasy se spustí hlasová navigace, což je výhodné zvlášť pro vozíčkáře na manuálním vozíku, protože nemusí držet mobilní telefon v ruce a číst mapu. Také může během cesty zvolit oblast, které se chce vyhnout (překážka na chodníku), a trasa se podle toho přepočítá. Další verze aplikace mají umožnit kompletní hlasové ovládání nebo vyhledávání zájmových bodů na základě energie potřebné k jejich dosažení.

34

Zhodnocení Možnost navigace v aplikacích jako je WheelMap rozhodně chybí a WheelNav tedy představuje její významné rozšíření. Samotná navigace se však jeví jako trochu nedomyšlená. Hlasová navigace totiž naviguje po silnicích a nebere v potaz chodníky. Také trasa zobrazená na mapě vede středem ulic (viz podkapitolu 6.1.2 OpenStreetMap). V městských zástavbách se složitější infrastrukturou by to mohlo představovat problém. 3.3.11 Routino Zdroj http://www.routino.org Základní informace Routino je vyhledáváč tras pracující s OpenStreetMap daty. Obsahuje mnoho profilů pro vyhledávání (auto, kolo, motorka, vozíčkář, kůň, apod.) a není tedy primárně určen jen osobám s omezenou schopností pohybu. Jeho vývoj probíhá od roku 2009 a jedná se o free software. Funkcionalita Aplikace nabízí dvě grafická uživatelská rozhraní vytvořená pomocí knihoven OpenLayers a Leaflet. Obě rozhraní mají identickou funkcionalitu. Základem je možnost zvolit si počáteční a koncový bod trasy zadáním souřadnic nebo označením místa přímo v mapě. Také lze přidávat další body trasy, vycentrovat na ně mapu apod. Druhým krokem je volba typu dopravy (profilu). V podstatě to znamená preferenci určitých kategorií cest, přednastavení cestovní rychlosti podle jednotlivých kategorií nebo naopak omezení (jednosměrné uličky, zákaz odbočení apod.). Všechny tyto parametry jednotlivých profilů lze libovolně upravit dle vlastních požadavků. Vyhledávač nabízí dvě varianty pro vypočítání cesty – nejkratší nebo nejrychlejší. Spolu s cestou jsou vygenerovány instrukce v samostatném html souboru a také si lze stáhnout GPX soubor se záznamem trasy nebo textový soubor se souřadnicemi uzlů. Plánovač Routino rovněž obsahuje tzv. vizualizér, s jehož pomocí lze zobrazit nebo zvýraznit jednotlivé prvky a atributy použitých OSM dat jako jsou kategorie silnic, křižovatky, rychlostní a váhové limity atd. Jednoduše si tak lze ověřit například míru zmapování chodníkové sítě pro vyhledávání tras pro pěší v dané lokalitě. Zhodnocení Routino se od ostatních zmíněných aplikací liší tím, že se nejedná jen o webovou aplikaci, ale o free software poskytující funkcionalitu vyhledávače tras nad daty z OSM. Routino routovací algoritmus je dostupný také jako samostatná knihovna s definovaným

35

API a umožňuje tak využití v rámci jiných aplikací. V tomto případě tedy není ani na místě hodnotit kvalitu a kompletnost OSM dat pro vyhledávání tras, protože data nejsou součástí software. Vyhledávání tras pro osoby s omezenou schopností pohybu je v základním nastavení umožněno také po silnicích první a druhé třídy, což určitě není ideální stav. Vzhledem k tomu, že se ale jedná o free software, možnosti vlastních úprav programu a nastavení parametrů nejsou nijak omezené. Omezující je snad jen nemožnost použít v programu jiná data a datové formáty než OSM.

Obr. 13: Výřez z aplikace Routino (zdroj: http://www.routino.org)

3.4 Shrnutí analýzy V rámci analýzy bylo hodnoceno 11 mapových aplikací z České republiky a Evropy. Zajímavostí je, že 8 z těchto map využívá data z projektu OpenStreetMap (blíže se tomuto projektu věnuje podkapitola 6.1.2 OpenStreetMap). Častým nešvarem je nezobrazování měřítka (celkem 7 map). Přitom právě při navigační funkci těchto aplikací se grafické měřítko jeví jako důležitý prvek pro správný odhad vzdáleností jednotlivých úseků cesty bez nutnosti pročítat vygenerované instrukce. Mezi jednotlivými aplikacemi lze pozorovat významný rozdíl v přístupu k tématu bezbariérovosti. Zatímco WheelNav vyhledává vhodnou trasu jen s ohledem na nejmenší

36

převýšení, aplikace jako Routino nebo OpenRouteService jsou mnohem komplexnější, zahrnují daleko více parametrů a dovolují uživateli nastavit tyto parametry podle vlastních potřeb. Vzhledem k tomu, že skupina lidí spadajících pod označení osoby s omezenou schopností pohybu je velmi nehomogenní, domnívá se autor, že právě tento komplexní přístup tvorby aplikací zahrnujících v sobě možnosti přizpůsobení a individualizace vyhledávání je správným krokem. Nalezení vhodné míry této individualizace tak, aby to nebylo na úkor jednoduchosti ovládání aplikace, však může být obtížné. Přesto lze na základě analýzy vymezit některé specifické parametry, které by měl navržený síťový graf určitě obsahovat. Jsou jimi především šířka komunikací pro chodce a jejich podélný a příčný sklon, typ povrchu, sklony nájezdů na chodník a výšky schodků a jiných nerovností.

37

4

POHYBOVÁ SPECIFIKA OOSP

Pohyb a orientace OOSP jsou doprovázeny mnohými specifiky. Přehled a popis nejvýraznějších z nich je uveden v následujících odstavcích a vychází z knihy Bezbariérová doprava (MATUŠKA, 2009). •

nižší rychlost pohybu

•

omezená možnost využití obou rukou

•

snížený horizont vidění

•

menší dosahová vzdálenost

•

větší plošná náročnost

•

omezené možnosti překonání horizontálních i vertikálních rozdílů a sklonů

•

citlivější vnímání kvality povrchu komunikací

Nižší pohybová rychlost je společným rysem téměř všech osob spadajících do skupiny OOSP. Výjimkou jsou pouze osoby pohybující se pomocí elektrického vozíku, který může dosahovat i vyšších rychlostí než je běžná rychlost pěší chůze. Na toto specifikum se musí brát ohled například při určování času potřebného k překonání dané trasy. Jiným případem, kdy se s nižší pohybovou rychlostí musí počítat, jsou třeba časové intervaly na přechodech. Omezená možnost použití obou rukou se týká hlavně osob pohybujících se pomocí manuálního vozíku a bez asistenta, případně také osob pohybujících se o berlích. Tento faktor se stává důležitým zejména v případě, kdy uživatel využívá k orientaci pomůcku v podobě mapy nebo navigace v mobilním telefonu. V takové situaci nelze manuální vozík plně ovládat a pokud chce osoba na vozíku mapu použít, musí zastavit. Jedním z nejdůležitějších specifik pro vozíčkáře, co se orientace týče, je snížený horizont vidění. Výška sedáku vozíku se pohybuje okolo 450-500 mm nad zemí, což má za následek značně omezený rozhled. Překážkou jsou například automobily zaparkované podél chodníků, přes které vozíčkář nevidí a naopak nemusí být viděn, což s sebou nese určitá rizika, zvlášť na přechodech. Překážkami ve výhledu mohou být i různé reklamní tabule, městský mobiliář či okrasná zeleň a rozhled mohou nakonec na frekventovanějších chodnících omezovat i samotní chodci. To všechno má negativní vliv na orientaci v prostoru, jelikož omezený rozhled znamená také horší percepci orientačně důležitých bodů.

38

Menší dosahová vzdálenost je specifikem relevantním zejména při pohybu vozíčkáře v interiérech. V exteriérech musí být na toto specifikum pamatováno například při umísťování tlačítka na přechodu, či ovládání venkovních výtahů. Větší plošná náročnost vyplývá z rozměrů vozíku. Vyhláška č. 398/2009 Sb. stanovuje minimální manipulační prostor pro otáčení vozíku do různých směrů jako kruh o průměru 1500 mm. Tento faktor je zohledněn v síťovém grafu pomocí parametru šířky komunikace. Brán na zřetel musí být také v případě projektování různých dopravních ostrůvků a bezbariérových nástupišť MHD. Podrobněji o dané problematice na území města Brna pojednává například bakalářská práce Jana Havlase (2011). Omezené možnosti překonání horizontálních a vertikálních rozdílů a sklonů jsou nejvýraznějším pohybovým specifikem vozíčkářů. Pro každého vozíčkáře je míra těchto omezení značně individuální, nicméně dají se vymezit určité bariéry platné pro vozíčkáře obecně. Jsou jimi především různé schody, či jednotlivé schodky a nerovnosti, neupravené nájezdy na chodníky nebo příliš prudké podélné a příčné sklony komunikace (viz podkapitolu 6.1.1.1 Měřené charakteristiky chodníkové sítě). Výstižně popsal význam omezení plynoucího z vertikálních rozdílů jeden z respondentů v článku Osmana (2012): „že člověk jako přemejšlí doleva, doprava, rovně a já přemejšlím taky nahoru, dolů“. Posledním zmíněným specifikem je citlivější vnímání kvality povrchu. To je ale opět velmi individuální a odvíjí se zejména od technických parametrů vozíku. Rozhodující roli hraje velikost koleček vozíku, případně jeho odpružení.

39

5

VEKTOROVÝ DATOVÝ MODEL

Datový model je abstraktní reprezentace nějaké situace reálného světa použitá pro organizaci dat do databáze (MILLER, 2001, cit. podle HAVLAS, 2015, s. 19). Pro účely této práce je vynechán model rastrový a dále bude blíže rozebrán jen model vektorový. Základem datové reprezentace ve vektorovém datovém modelu je bod jednoznačně definovaný dvojicí souřadnic. Jeho dimenze je 0. Z bodu pak vychází další geometrická primitiva jako linie, řetězce linií, polygony a jiné, sloužící pro popis složitějších objektů. (TUČEK, 1998, s. 102) Důležitým aspektem, podle něhož lze vektorové datové modely dělit, je uchovávání prostorových vztahů mezi jednotlivými prvky - topologie. Netopologické datové modely byly a jsou používány pro svou jednoduchost umožňující přímočaré zaznamenávání prostorových dat digitalizací. Jsou také vhodné pro vykreslování dat. Nevýhoda těchto modelů spočívá v redundanci uložení geometrií prvků a co je nejdůležitější, nepřítomnost topologické informace činí tyto modely nepoužitelnými pro síťovou analýzu. (CURTIN, 2007, s. 104) Příkladem nejjednoduššího netopologického modelu je Spaghetti model. Jedná se o model v němž je každý prvek (bod, linie, polygon) reprezentován vlastní posloupností souřadnic bodů bez zděděných struktur (GIS BASICS, 2012, s. 86). Z toho vyplývá výše zmíněná redundance. Od poloviny devadesátých let až do současnosti je velmi rozšířeným netopologickým datovým modelem je ESRI shapefile. Byl vyvinut primárně pro rychlé vykreslování kartografických dat a je možné ho využít k některým analýzám, protože dokáže dodatečně vypočítat topologické vztahy, nicméně pro použití k síťové analýze obecně vhodný není (CURTIN, 2007, s. 104). Topologické datové modely jsou naopak modely uchovávající prostorové vztahy mezi objekty. V topologickém modelu každá hrana začíná a končí v uzlu, kterým je průsečík s jinou hranou. Dále každá hrana odkazuje na své uzlové body a jejich souřadnice. V modelu jsou ještě obsaženy identifikátory označující levý a pravý polygon vzhledem k hraně. (TUČEK, 1998, s. 100) Prvním topologickým datovým modelem byl podle Curtin (2007) Dual Incidence Matrix Encoding (DIME) vytvořený v roce 1967, ze kterého byl pozdějí odvozen Topologically Integrated Geographic Encoding and Referencing (TIGER) používaný United States Census Bureau dodnes. Nicméně i topologický model má pro využití v síťových analýzách určitý nedostatek. Tím je vynucená planarita sítě. Tedy kdykoliv se dva prvky sítě kříží, musí zde existovat uzel. Následkem je obtížné modelování mostů a různých mimoúrovňových křižovatek, ale také nutnost dělit prvky sítě i když ve

40

skutečnosti rozdělené nejsou (Například ulice vedoucí přes několik křižovatek), čímž se násobí velikost databáze.

Obr. 14: Princip topologického modelu (zdroj: Vašek, 2013 ) Nedostatky výše zmíněných modelů vzhledem k možnostem využití pro síťovou analýzu vedly k nástupu čistě síťových datových modelů, jejichž výhodou je nevynucovaná planárnost (CURTIN, 2007, s. 105). Příkladem čistě síťových modelů mohou být Geometric Network a Network Dataset (využitý v práci) v produktech ESRI ArcGIS. Nicméně ani samotná výhoda neplanárnosti neřeší otázku modelování dopravních sítí zcela. Neplanární síť sice umožňuje modelovat například mimoúrovňové křížení komunikací, stanovit přesná pravidla pro odbočení z jedné hrany na kteroukoliv hranu s ní incidentní v uzlu umožnila až struktura nazývaná tabulka odbočení (GOODCHILD, 1998, s. 6-7). Dalším problémem je způsob přiřazování atributových informací k prvkům sítě. K jejich ukládání je nejčastěji využíván relační databázový model (WATERS, 1999, s. 828). Atributy jsou pak přiřazeny prostřednictvím jedinečného identifikátoru k jednotlivým uzlům a hranám sítě. U takového přístupu se projeví nedostatky v okamžiku, kdy hodnota atributu není stejná pro celou hranu. V tomto případě musí být hrana rozdělena na dvě pomocí nového uzlu. Pokud ale zaznamenáváme větší množství atributů, takový přístup dělení sítě postupně znamená značný nárůst složitosti sítě a databázových tabulek. Řešením je implementace struktury nazvané dynamická segmentace, jejímž průkopníkem byl Fletcher (1987), (WATERS, 1999, s.829). Dynamická segmentace umožňuje přiřazovat atributy bodům na hranách či segmentům hran. Toho je docíleno pomocí vlastních tabulek

41

(event tables), ve kterých je kromě hodnoty atributu uložena informace o počátku a konci daného segmentu vzhledem k použitému lineárnímu referenčnímu systému. Podobu čistě síťových datových modelů v případě silniční a chodníkové sítě rozebírají následující podkapitoly.

5.1 Specifika silniční a chodníkové sítě Následující text je zaměřen na hlavní rozdíly mezi silničním a chodníkovým síťovým datovým modelem. Tyto modely se totiž výrazně liší jak v geometrické reprezentaci sítě, tak v atributové složce, a jejich rozdílnost je přímo podmíněna odlišností silnic a chodníků v reálném prostředí a charakterem pohybu na nich. Použití modelu silniční sítě pro navigaci chodců určitě není optimální, přesto bylo a je mnoho navigačních řešení založeno právě na něm (STARK, 2007, s. 690). Toto tvrzení je stále částečně platné i dnes, o 9 let později. Lze si to lehce vizuálně ověřit vyhledáním trasy pro pěší například v mapové aplikaci Mapy.cz nebo Mapy Google. Zmíněné aplikace využívají silniční síť rozšířenou o úseky chodníků, které nevedou přímo při silnici (např. chodníky v parcích). Už i tato podoba rozšířených silničních sítí, ve srovnání s čistě silničními sítěmi, výrazně ovlivňuje časovou dostupnost pro pěší, jak uvádí Chin (2008). Silniční síť je typicky modelována prostřednictvím hran představujících středové linie ulic a uzlů představujících křižovatky (PARKER, 2011, s. 9). Jedna typická křižovatka, na níž se setkávají čtyři ulice tedy může být vymodelována pomocí čtyř hran a jednoho uzlu. Při konstruování chodníkové sítě je však použití jedné středové linie pro modelování ulice, která obsahuje po obou stranách chodníky, nedostačující. Místo toho je třeba vést středovou linii pro každý chodník zvlášť. Zmíněná křižovatka by pak sestávala z osmi hran představujících chodníky, čtyř hran představujících přechody a čtyř uzlů (obr. 16). Jen tak je možné do modelu zahrnout všechny prvky chodníkové sítě jako jsou například právě přechody. Z takového modelu je pak možné odvozovat také přesnější instrukce pro trasu. Dalším specifikem chodníkového modelu, které nemá v silničním modelu obdobu, je reprezentace otevřených areálů (náměstí, dopravní terminály a jiná veřejná prostranství) v podobě sítě. Možný postup převodu otevřeného areálu na síť, sestrojenou jako středovou osu na základě Delaunayho triangulace z bodů definujících polygon areálu, uvádí Elias (2007, s. 44-45).

42

Obr. 15: Tvorba středové osy (spodní obrázky) pomocí Delaunayho triangulace (horní obrázky); levý sloupec: hraniční body po 5 m, pravý sloupec: hraniční body po 0,5 m (zdroj: Elias, 2007) Také atributová složka se výrazně liší, pokud bereme v potaz údaje nutné pro reálné modelování přepravy. Zatímco rychlost a průběh silniční přepravy jsou výrazně ovlivňovány různými dopravními předpisy, počtem jízdních pruhů, omezením rychlosti nebo světelnou signalizací na křižovatkách, pohyb po chodnících (vyjma křížení se silniční komunikací) nijak uměle omezen není a rychlost pohybu po nich je určena spíše fyzickou kondicí chodců, případně maximální kapacitou chodníku.

Obr. 16: Srovnání geometrií silniční (nalevo) a chodníkové (napravo) sítě (zdroj: PARKER, 2011)

5.2 Chodníková síť uzpůsobená pro osoby s pohybovým omezením Zatímco silniční a chodníková síť se od sebe liší jak v geometrické, tak atributové složce, u síťového grafu pro vozíčkáře je oproti grafu pro chodce bez pohybového omezení

43

odlišná už jen atributová část. Důvodem je fakt, že jak osoby s pohybovým omezením, tak osoby bez pohybového omezení využívají totožnou přepravní síť. Odlišnost spočívá v potřebě podrobnějšího modelování některých parametrů chodníků. Tato potřeba pramení jednak z limitujících možností osob na vozíku překonávat vertikální vzdálenosti či komunikace s nerovným povrchem, takže je pro efektivní trasování nutné do modelu zahrnout sklonitost chodníků a atributy popisující stav povrchu. Druhým důvodem je, že intravilán nebýval často projektován s ohledem na OOSP a bezbariérovost prostředí se odvíjela od míry uvědomění si této problematiky projektantem (FILIPOVÁ, 2002, s. 6), čímž těmto osobám vznikal v prostředí značný počet bariér. Konkrétní charakteristiky chodníkové sítě potřebné pro navigaci vozíčkářů jsou blíže rozebrány v podkapitole 6.1.1.1 Měřené charakteristiky chodníkové sítě.

44

6

NÁVRH DATOVÉHO MODELU CHODNÍKOVÉ SÍTĚ

V následující kapitole jsou popsána východiska a návrh datového modelu chodníkové sítě. První část zahrnuje přehled potenciálních zdrojů dat obsahující mimo jiné i seznam potřebných chodníkových charakteristik a návrh metodiky jejich sběru pomocí terénního mapování. V další podkapitole je nastíněn průběh konzultací navržených chodníkových charakteristik a terénního testování s dlouholetým vozíčkářem, panem Františkem Fuxem. Testování proběhlo na začátku dubna 2016. Součástí této podkapitoly je také zhodnocení návrhu Metodiky kategorizace tras a komunikací Pražské organizace vozíčkářů (POV, 2016), který je jedním z nejdůležitějších zdrojů, ze kterých vlastní návrh vychází. Poslední část je věnována popisu výsledného návrhu datového modelu chodníkové sítě.

6.1 Zdroje dat pro tvorbu chodníkové sítě V této podkapitole jsou představeny a rozebrány potenciální zdroje dat pro tvorbu geometrie i atributové složky síťového grafu vhodného k navigaci OOSP. První část je věnována popisu a přípravě terénního mapování a obsahuje také seznam zjišťovaných chodníkových charakteristik, které tvoří atributovou složku navrhovaného síťového grafu, a návrh metodiky jejich sběru. Dalším zdrojem jsou data z projektu OpenStreetMap, která jsou, jak vyplývá z analýzy existujících aplikací, velmi často využívány pro tvorbu mapových aplikací s touto tematikou. Jsou zde popsány dva odlišné způsoby mapování a záznamu chodníkové sítě a nakonec také srovnány existující značky (tagy) pro mapování přístupnosti se svými protějšky v navrženém seznamu zjišťovaných chodníkových charakteristik. V navazující části této kapitoly je představena a zhodnocena možnost získání potřebných dat prostřednictvím metod fotogrammetrie. Konkrétně měřením na panoramatických snímcích společnosti TopGIS v prostředí GisManager. Je zde provedeno testování výškové a polohové přesnosti této metody na bodech bodového pole Zeměměřického úřadu (ZU) a následně je srovnán zaměřený chodníkový úsek s daty z terénního mapování. Panoramatické snímky společnosti TopGIS představují ojedinělý datový zdroj pokrývající velkou část silniční sítě České republiky a jedná se tak o potenciální náhradu za pracné terénní mapování. Čtvrtý bod se věnuje základnímu shrnutí existujících datových sad Magistrátu města Brna (MMB) využitelných pro síťové analýzy. Tomuto tématu se podrobně věnoval Havlas (2015) v rámci své diplomové práce.

45

V poslední podkapitole jsou představeny tři metody automatického generování chodníkové sítě. První metodou je tvorba chodníkové sítě na základě bufferu silnic, druhá metoda spočívá ve využití GPS záznamů tras a nakonec je stručně popsána třetí metoda využívající letecké snímky a data z laserového skenování. 6.1.1

Terénní mapování

Terénní mapování je jedním z možných způsobů, jak získat potřebná data o chodníkové síti. Stejně tak je ale výstup z tohoto mapování využitelný pro posouzení a otestování vhodnosti některých jiných zdrojů jako je například sběr dat měřením na panoramatických snímcích. 6.1.1.1 Měřené charakteristiky chodníkové sítě Základním předpokladem pro provedení terénního mapování bylo vytvoření souboru relevantních chodníkových charakteristik a metodiky jejich měření. Východiskem v tomto případě byl návrh Metodiky kategorizace přístupnosti tras a komunikací, vytvořený Pražskou organizací vozíčkářů (příloha č. 3), výsledky analýzy existujících mapových aplikací a také znalosti získané při zpracovávání bakalářské práce (KRCHŇÁČEK, 2014). Z analýzy současného stavu mapování tras (kapitola 3) vyplynuly některé nejdůležitější chodníkové parametry, jako jsou podélný a příčný sklon komunikace, povrch a šířka komunikace, nájezdy na chodníky a výšky schodků a jiných nerovností. Tyto základní parametry jsou pak obsáhle rozvedeny v návrhu metodiky POV a jsou zde rovněž stanoveny limitní hodnoty pro zařazení do jednotlivých kategorií přístupnosti. Autor práce se rozhodl tyto limitní hodnoty, nastavené odborníky v dané problematice, pro potřebu ukázek vizualizace výsledků převzít, neboť jejich stanovování není součástí práce a jejich konkrétní hodnota není pro splnění cílů práce až tak podstatná. Dalším významným zdrojem informací pro vytvoření souboru chodníkových parametrů byly články o dříve vytvořených plánovačích. Například Beale (2006) uvádí výsledky šetření mezi vozíčkáři z nichž je získán přehled fyzických bariér. Z výsledků hodnocení bariér jsou pak odvozeny ceny za překonání dané bariéry v závislosti na typu vozíku. Podobné informace lze získat i z dalších zdrojů jako například Kasemsuppakorn (2008) nebo Cigna et. al. (2009). Na základě výše zmíněných zdrojů byl tedy navržen následující soubor charakteristik chodníkové sítě: Komunikace pro chodce •

materiál povrchu a kvalita povrchu komunikace

•

šířka komunikace

46

•

podélný a příčný sklon komunikace

Přechody pro chodce a místa pro přecházení •

povrch a kvalita povrchu přechodu

•

podélný a příčný sklon přechodu a nájezdu na chodník

•

případná výška schodku u nájezdu na chodník nebo zkosený obrubník

Schod nebo jiná překážka mimo oblast přechodu •

výška schodku

•

šířka zúženého průjezdu

Další parametry •

přechody řízené světelnou signalizací

•

úsek se schody (2 a více)

•

pozice veřejných laviček

•

vyhrazená parkovací místa pro invalidy

•

bezbarierové zastávky MHD

Parkovací místa pro invalidy a bezbariérové zastávky MHD jsou autorem považovány za častý výchozí bod případné trasy vozíčkáře, a tedy i jako důležitý uzel v grafu chodníkové sítě. Pozice veřejných laviček je už jen doplňková informace využitelná například asistentem vozíčkáře, osobou vyššího věku nebo třeba těhotnou ženou (KRCHŇÁČEK, 2014, s. 38), viz definici OOSP. Výsledný datový model chodníkové sítě vycházející z výše navržených charakteristik a závěru z terénního testování je popsán v podkapitole 6.3 Navržený datový model chodníkové sítě. 6.1.1.2 Návrh metodiky sběru dat Následujícím krokem bylo stanovení metodiky pro sběr uvedených parametrů. Jak vyplývá ze seznamu, stěžejními parametry pro efektivní navigaci vozíčkářů jsou sklony a povrchy komunikací. Sklony jsou navíc i nejspornějším a nejobtížněji definovatelným parametrem v existujících metodikách. Jak lze vyčíst z rešeršní části (kapitola 3), v některých případech není sklon zohledněn vůbec (Mapová aplikace Ekonomické univerzity ve Vídni), v jiných aplikacích jako například OpenRouteService je brána jen jedna hodnota (pouze) podélného sklonu pro různě dlouhé segmenty cesty. Další přístup spočívá ve využití digitálních výškových modelů, např. Beale (2006). Ani při jejich použití však není, ve srovnání s měřením v terénu, dosaženo dostatečně přesných údajů o sklonitostních poměrech komunikací pro chodce a překážkách na nich, viz například udávaná střední chyba DMR 5G (ČÚZK, ©2010).

47

Výše zmíněné přístupy tedy neposkytují dostatečné informace o lokálním charakteru komunikace tak, jak je to zamýšleno v návrhu metodiky POV, a skutečnou sklonitost komunikací výrazně průměrují. Metodika POV se ovšem netýká sběru, ale pouze kategorizace a značení tras. Na základě e-mailové komunikace s Mgr. Janou Chudobovou z Magistrátu města Olomouce a Ing. Janem Krčálem, Ph.D. z FD ČVUT byly získány informace o vyvíjené metodice sběru dat v terénu v zamýšlené podrobnosti (příloha 4). Jedná se o velmi podrobný návrh metodiky, ve které má každý úsek komunikace (přechod, úsek chodníku, železniční přejezd, nástupiště, …) svůj vlastní formulář. Příčné a podélné sklony se například na úsecích chodníku (ve verzi návrhu metodiky dostupné autorovi práce) měří každé dva metry. Takové měření na jednu stranu poskytuje dostatečně podrobnou charakteristiku komunikace, na druhou stranu je ale proces mapování extrémně časově náročný. Druhá nevýhoda plyne z pravidelnosti rozestupu jednotlivých měření. Může se tak stát, že v měření nebude zachycen úsek chodníku kratší než dva metry, který má výrazně odlišný sklon než jeho okolí. Jak vyplynulo z testování tohoto přístupu autorem práce, typicky jde o sklon v místě snížení chodníku z důvodu vjezdu pro automobil.

Obr. 17: Proměnlivost podélného sklonu způsobená vjezdem pro automobil (zdroj:http://www.czrso.cz/) Autor práce si vzal v tomto bodě za cíl navrhnout metodiku, která by byla použitelná nejen jednorázově pro nasbírání dat potřebných pro pilotní síťový graf, ale která by mohla

48

být používána i nadále, byla dostatečně podrobná a zároveň co nejjednodušší a co možná nejméně časově a finančně náročná. Asi největším rozdílem oproti návrhu metodiky z FD ČVUT je způsob zaznamenávání naměřených údajů nikoliv textově do formuláře, ale do připravené mapy. Mapování může probíhat buď zákresem do papírových map, které jsou následně převedeny do digitální podoby, nebo lze měřené hodnoty digitalizovat přímo prostřednictvím tabletů a aplikací jako Collector for ArcGIS od ESRI. Zajímavou open-source alternativou k mobilním řešením od ESRI může být Qfield (QGIS Mobile). Od počátku bylo zamýšleno co nejvíce se vyhnout časově náročné nutnosti měřit polohu každého zjišťovaného bodu manuálně, např. pásmem nebo dálkoměrem (viz dvoumetrový interval v metodice FD ČVUT). Zároveň se po prvotním testování v terénu ustoupilo od získávání polohy pomocí GPS. Běžné GNSS přijímače v tabletech a smartphonech neposkytovaly v husté zástavbě dostatečnou přesnost. Proto byly vytvořeny podkladové mapy sestávající z katastrálních map, předpřipravené liniové vrstvy chodníků a popisků ulic urychlujících orientaci. Katastrální data byla získána ve formátu VFK z webu ČÚZK a následně pomocí softwaru ISKN Studio pro ArcGIS převedena do geodatabáze (GDB). Při použití vygenerovaných vrstev HP (hranice parcel a obrysy budov) a DPM (další prvky mapy: vnitřní kresba budov, chodníky) je umožněna celkem snadná orientace v mapě.

Obr. 18: Ukázka způsobu mapování sklonů (zdroj: vlastní zpracování) Při vlastním mapování se místo manuálního odměřování vzdáleností využívá primárně různých výstupků, rohů a nerovností na budovách (obrázek 18), které slouží k určení polohy měřeného bodu na chodníkové linii. Naměřené hodnoty sklonů se zapisují přímo k danému bodu v mapě. Území je rozděleno na části odpovídající mapovým listům

49

o měřítku zhruba 1:400. Každá část území je mapována na 3 mapové listy - Sklony komunikací, Typ, materiál a kvalita komunikací a Další prvky. Jednotlivé mapové listy jsou naplněny následujícím způsobem: Sklony komunikací •

měří se sklony komunikace v ose chodníku nebo nejpravděpodobnější trase vozíčkáře

•

sklonitost přechodu se měří na třech místech, na samotném přechodu a na obou nájezdech na chodníky (případně ještě sklon dopravního ostrůvku)

•

měří se pomocí digitálního sklonoměru s přesností na desetiny procenta na pevné, alespoň 80 cm dlouhé podložce (ideálně digitální vodováha o dané délce)

•

změří se nejprve sklony na úrovni míst jako jsou hranice mezi budovami, rohy a jiné význačné výstupky na půdorysu budovy tak, aby vzdálenost mezi dvěma měřenými body byla nanejvýš 10 metrů

•

pokud není k dispozici dostatečný počet orientačních prvků na budovách, doměřují se další body manuálně tak, aby byla splněna podmínka maximálního rozestupu

•

pokud je sklonitost mezi dvěma změřenými body výrazněji proměnlivá, doměří se další body mezi nimi dle potřeby až na vzdálenost 1 metru (submetrová proměnlivost sklonů je charakterizována kvalitou povrchu)

Typ, materiál a kvalita komunikací •

na chodníkové linii se vyznačí úseky se stejným materiálem povrchu a uvede se, o jaký materiál se jedná. Více o materiálech v podkapitole 6.2 Konzultace chodníkových charakteristik a testování v terénu a v příloze 2.

•

jednotlivé úseky se ohodnotí dle kvality povrchu známkou 1 až 5 ◦

1 – bezvadný stav

◦

2 – drobné nerovnosti (dají se objet po nepoškozené části povrchu, ale nutí vozíčkáře zaměřit se na jejich hledání, typicky bubliny a mezery ve starších asfaltových chodnících)

◦

3 – větší nerovnosti (musí být překonány, nedají se objet)

◦

4 – velké nerovnosti

◦

5 – chodník vyžadující opravu (chybějící dlažební kostky atd.)

50

•

křížení přechodu tramvajovými kolejemi znamená snížení hodnocení kvality o 1 stupeň

•

zaznamená se typ komunikace dle datového modelu (podkapitola 6.3 Navržený datový model chodníkové sítě)

Další prvky •

pozice lokálních nerovností (schod vyšší jak 2 cm), zkosený obrubník

•

zúžená průjezdná šířka komunikace

•

přechody řízené světelnou signalizací

Navržený postup je výhodný zvláště v oblastech s novějšími chodníky, kde desetimetrový rozestup výrazně urychlí práci. Předpokladem použití metodiky je dostatečná členitost půdorysu přiléhajících budov. V opačném případě se pak musí přistoupit k manuálnímu odměřování vzdáleností jednotlivých bodů. K tomuto přístupu se taky automaticky přistupuje v případě městských parků a dalších ploch, kde chybí orientační prvky v podobě budov. Při mapování s tabletem nebo při digitalizaci mapování na papír se hodnoty podélných sklonů uvádějí ve směru digitalizace podkladové chodníkové linie a hodnoty příčných sklonů pak doprava ve směru digitalizace chodníkové linie. Při mapování povrchu komunikací je třeba dávat pozor, aby nedocházelo k záměně parametrů materiál povrchu a kvalita povrchu. Například historická dlažba častá v centrech měst je sice jedním z nejhorších povrchů pro vozíčkáře, pokud ale nejeví známky poškození, může být z hlediska kvality povrchu ohodnocena známkou 1.

51

6.1.1.3 Průběh vlastního mapování

Obr. 19: Rozsah terénního mapování na podkladě ZM 10 (zdroj: vlastní zpracování) Samotné mapování proběhlo ve vymezeném území (podkapitola 1.3 Vymezení území) ve dvou fázích. První fáze proběhla během října 2015 a byla zmapována oblast kolem Jakubského náměstí, ulice Rašínova, Běhounská, Kozí, Beethovenova, Mozartova, Jezuitská, Dvořákova, Sukova, Rooseveltova, Za Divadlem a jižní část parku Koliště. Oblast byla vybrána na základě přítomnosti různých typů povrchů, pěší zóny, frekventované silnice, překážek v podobě bariérových přechodů i odlišných sklonitostí ulic. K výběru přispěla také znalost tohoto území, jelikož zde již autor mapování prováděl v rámci bakalářské práce (i když mnohem méně podrobné). V rámci první fáze byl proveden test mapování na papír i s pomocí tabletu. Papírová metoda se ukázala jako rychlejší, její nevýhodou je ale nutnost rozsáhlejšího postprocessingu nasbíraných dat. V průběhu října 2015 byly naměřeny sklony na více než 600 bodech. V druhé fází, která proběhla během března 2016, byly změřeny sklony dalších 150 bodů na ulicích Kobližná, Vachova, část ulice Rooseveltova, Malinovského náměstí, Divadelní a Benešova. 6.1.2

OpenStreetMap

OSM je projekt fungující od roku 2004, jehož cílem je tvorba volně dostupných geografických dat. Jedná se o vektorovou databázi, která zachycuje celý svět a může být kýmkoliv editována. Datový model OSM umožňuje vytvářet body (nodes), cesty (ways)

52

a plochy (areas). Těmto geometrickým primitivám můžeme přiřadit značky (tags) a vztahy (relations), které definují jejich význam (OSM, ©2015). Obsah této databáze není nijak omezen a každý tak může přispět mapováním jakéhokoliv objektu trvalejšího charakteru (vytvořit pro něj značku). Nicméně světová OpenStreetMap komunita udržuje společný značkovací klíč (Map Features), který oficiálně určuje, jak se budou určité objekty značkovat. To umožňuje vytvoření nástrojů pro vykreslování různých výstupů z těchto dat, nebo například vytvoření navigačního software. (ČESKÁ KOMUNITA OPENSTREETMAP, ©2015) Velkou výhodou OSM jsou právě otevřená data. Kdokoliv je může využít při dodržení podmínek Open Data Commons Open Database License (OSM, ©2015). Nevýhodou pak může být rozdílná aktuálnost dat a pokrytí území v závislosti na aktivitě přispěvatelů a také absence jakékoliv garance přesnosti dat. 6.1.2.1 Geometrie chodníkové sítě Pro mapování chodníkové sítě existují v OSM dva základní přístupy (OSM SIDELWALKS, ©2015): Použití tagu „sidewalk“ První přístup tedy spočívá v přidání informace (tagu) o existenci chodníku vedoucího souběžně se silnicí přímo do úseku silnice. Možné hodnoty tagu „sidewalk“ jsou „left“, „right“ nebo „both“ v závislosti na tom, zda na daném úseku silnice existuje chodník vlevo, vpravo nebo na obou stranách komunikace (bráno ve směru digitalizace). V případě, kdy chodník nevede souběžně se silnicí (chodník v parku), je tento chodník vytvořen jako samostatná cesta a označen tagem „highway=footway“ Vedení separátní chodníkové sítě Druhou možností je vedení samostatné chodníkové sítě i v místech, kde chodník kopíruje silnici. V takovém případě je vytvořena nová cesta vedoucí souběžně se silnicí a je jí přiřazen tag „highway=footway“ pro označení chodníku a následně tagy „footway=sidewalk“ a „name=*“ přidávající informaci, že se jedná o chodník kopírující silnici s daným názvem. Obě metody mají své výhody a nevýhody v závislosti na účelu. Vedení separátní sítě lépe prostorově odpovídá skutečnému stavu a také se tak snadněji mapují další prvky jako bariéry na chodnících, nájezdy na chodníky, přechody apod. Nevýhodou tohoto přístupu pro routování je fakt, že nelze překročit silnici mimo explicitně vyznačený přechod, což může být často žádoucí. Při použití metody vedení chodníkové sítě v rámci sítě silniční se téměř nedají modelovat přechody pro podrobnou navigaci chodců. S tím souvisí i nedostačující

53

vygenerované instrukce pro cestu (viz aplikace využívající data z OSM v kapitole 3). Výhodou tohoto přístupu je menší objem dat a jednodušší renderování. Také editace už jednou vytvořené geometrie cest je s tímto přístupem snadnější. Už jen samotná existence rozdílných přístupu při mapování chodníkové sítě přináší určité obtíže při využití dat z OSM. Přehled jednotlivých cest chodníkové sítě OSM dle použitých přístupů přehledně zobrazuje aplikace ITO Map of Sidewalks and Footways. Zajímavým počinem zabývajícím se úpravou komunikací z OSM pro účely routování je projekt OpenTransportMap (OTM). Data z tohoto zdroje jsou bez většiny topologických chyb a lze je třídit do šesti kategorií podle úrovně komunikace. Bohužel právě v té šesté, Fifth-class roads, která zahrnuje chodníky, zatím mnoho chodníků chybí, i když v originálních OSM datech jsou. Do budoucna se však OTM data jeví jako výborný zdroj geometrie chodníkové sítě.

Obr. 20: Rozsah chodníkové sítě (modrá linie) na podkladu všech komunikací (červená linie) za vybrané území Brna z dat OSM, aktuální k 3. 4. 2016 (zdroj: vlastní zpracování) Pro zhodnocení využitelnosti dat OSM byl zkoumán také rozsah chodníkové sítě v rámci Brna (respektive v jeho centrální části v rozsahu katastrálních území Město Brno, Staré Brno, Stránice, Veveří, Zábrdovice, Černá pole, Trnitá). Na obrázku 20 je zobrazen rozsah chodníkových sítí definovaný tagy „highway=footway“, „highway=pedestrian“,

54

„highway=steps“ a „sidewalk=left,right nebo both“. Jejich celková délka činí 192,5 kilometru a nejúplněji zmapovanou chodníkovou síť maji Stránice. 6.1.2.2 Atributy chodníkové sítě Parametry obsažené v návrženém seznamu chodníkových charakteristik v podkapitole 6.1.1.1. Měřené charakteristiky chodníkové sítě mají ve většině případů své protějšky v oficiálním značkovacím klíči OSM. Přehled odpovídajících si parametrů a OSM značek je zpracován v tabulce 1. Tab. 1: Odpovídající si parametry navrhované metodiky a OSM značek Navrže ná charakte ristika chodníku povrch komunikace kvalita povrchu šířka komunikace podélný sklon příčný sklon výška nájezdu zkosený obrubník schod zúžený průjezd schody přechod se semaforem veřejné lavičky

Odpovídající OSM tag surface tracktype, smoothness width incline incline:across height barrier + height barrier + width highway highway + crossing amenity

Hodnoty tagu výčtový typ výčtový typ „2 m“ „4.3 %“ „4.3 %“ „0.15 m“ „kerb“ + „0.15 m“ „yes“ + „2 m“ „steps“ „crossing“ + „traffic_signals“ „bench“

Seznam oficiálních tagů a jejich hodnot je přístupný na stránce Map Features (OSM, ©2015). Parametr povrch komunikace má jednoznačnou alternativu v OSM. Jinak už je tomu u parametru kvalita povrchu, kde OSM tag o totožném významu neexistuje. Nejblíže mu jsou tagy tracktype a smoothness. Tracktype je určen zejména k popsání kvality polních a lesních cest. Pomocí tagu smoothness se klasifikují komunikace z hlediska využitelnosti různými skupinami dopravních prostředků. Neexistuje tedy žádný tag, pomocí kterého by bylo možno klasifikovat kvalitu určitého povrchu tak, jak je to představeno v návrhu metodiky. Dalším problematickým parametrem je příčný sklon. Ten je v současné době (01/2015) ve stavu návrhu. Navíc povolenou geometrií, kterou by tímto tagem šlo popisovat, má být jen cesta. Uzel nikoliv, protože ten nemá žádný směr, ke kterému by se sklon vázal. Jiným parametrem, který také nemá v OSM alernativu je zkosený obrubník. Je zde sice tag „kerb“, který je ve fázi návrhu, ten nicméně pro klasický zkosený obrubník zatím

55

žádnou hodnotu nemá. Kromě výše zmíněných tagů obsahuje OSM například tag „wheelchair“, pomocí kterého lze označit prvky, které vyhovují americkému dokumentu ADA Standards for Accessible Design (U. S. DEPARTMENT OF JUSTICE, 2010). Co se týká přítomnosti výše zmíněných tagů v OSM datech za oblast Brna, jejich počty shrnuje tabulka 2. Nejvíce zastoupeny zde byly tagy „surface“ „width“ a „highway=steps“. Celkem překvapivě se v datech nenacházel ani jeden přechod. Tag „incline“ zde nabýval hodnot jen „up“ či „down“. Ačkoliv rozsah chodníkových sítí je zvlášť v některých částech Brna relativně kvalitní, potřebné atributy až na výjimky mapovány nejsou. Tab. 2: Počty výskytů vybraných OSM tagů, aktuální k 3. 4. 2016 (zdroj: vlastní zpracování)0 OSM tag Počet výskytů surface 508 smoothness 0 tracktype 0 width 119 incline 14 incline:across 0 barrier 0 highway=steps 186 highway=crossing 0

6.1.3

Panoramatické snímky

Další testovanou metodou zjišťování charakteristik chodníkové sítě bylo měření na panoramatických snímcích pomocí zapůjčeného software GisManager 1.6.1b společnosti TopGis.

Obr. 21: Prostředí programu GisManager

56

GisManager je pokročilý geoinformační program, který zvládne mimo jiné měřit v šikmých leteckých a panoramatických snímcích, umožňuje pokročilou editaci dat a provádění komplexních databázových analýz. Slouží také pro zpracování a tvorbu vektorových dat vzniklých na podkladě šikmých a panoramatických snímků. (TOPGIS, © 2009 – 2015) Záměrem bylo nejprve otestovat přesnost takto získaných dat a následně provést srovnání s výsledky terénního mapování. K testování polohové a výškové přesnosti bylo využito bodů podrobného polohového bodového pole a výškového bodového pole spravovaného Zeměměřickým úřadem. Postupně bylo v oblasti Brna zaměřeno čtyřicet bodů dobře viditelných na panoramatických snímcích. Jejich poloha je znázorněna na obrázku 22. Z těchto čtyřiceti bodů bylo dvacet použito pro testování polohové přesnosti a dalších dvacet pro testování výškové přesnosti. Důvodem tohoto rozdělení bylo, že body podrobného bodového pole většinou neměly uvedenu nadmořskou výšku a naopak body výškového bodového pole měly uvedeny souřadnice jen s přesností na celé metry.

Obr. 22: Rozmístění testovaných bodů výškového (zelená) a polohového (červená) bodového pole na podkladu ZM 50 (zdroj: vlastní zpracování) Dalším problémem bylo také to, že GisManager ukládá body zaměřené na panoramatických snímcích pouze v souřadnicovém systému WGS-84 s výškovou informaci ve formě elipsoidických výšek, zatímco bodové pole Zeměměřického úřadu je vedeno v S-JTSK s výškami ve výškovém systému Baltském po vyrovnání (Bpv). Bylo tedy nutné přistoupit k transformaci mezi odpovídajícími systémy tak, aby samotnou transformací došlo k co možná nejmenšímu zkreslení výsledků testování. K převodu

57

elipsoidických výšek na Bpv byla využita webová aplikace Výzkumného ústavu geodetického, topografického a kartografického (VÚGTK) GravCalc & hTrans, kterou lze zdarma využít k nekomerčním účelům po předchozí registraci. V aplikaci využítý kvazigeoid IGC-GRAV 2011 má udávanou směrodatnou odchylku chyby interpolace 29 mm (TALICH, KADLEC, nedatováno, s. 5). Rozdíl mezi elipsoidickými výškami WGS-84 a normálními Moloděnského výškami nad kvazigeoidem používanými v Bpv (výšková anomálie kvazigeoidu a elipsoidu) činí v oblasti Brna podle výsledků převodu zhruba 44,6 metru, s tím, že kvazigeoid leží nad elipsoidem. 300 250

rozdíl ve výšce (cm)

200 150 100 50 0

Obr. 23: Rozdíl výšek bodů výškového bodového pole a bodů zaměřených na panoramatických snímcích (zdroj: vlastní zpracování) Z dvaceti měřených bodů bylo nakonec srovnáno jen 19, neboť u jednoho nastala při transformaci chyba a nepřevedl se. Rozdíl výšek bodů výškového bodového pole a bodů zaměřených na panoramatických snímcích znázorňuje obr. 23. U téměř třech čtvrtin testovaných bodů přesahuje rozdíl ve výškách 50 cm. Zajímavé je také to, že všechny odchylky jsou kladné, tedy že hodnoty získané z panoramatických snímků jsou vyšší než hodnoty výšek bodů bodového pole. Bližší vysvětlení k těmto kladným odchylkám autor nezískal. Pro výpočet sklonů však nejsou až tak důležité rozdíly mezi absolutními výškami, jako spíše relativní rozdíly mezi body navzájem. Proto byl vybrán a zaměřen úsek s dobrou viditelností na chodník a výsledek byl porovnán s daty z terénního mapování. Na obrázku 24 je vidět, že průběh sklonu chodníku vypočtený na základě měření na snímcích je značně

58

rozkolísaný. Relativní výškový rozdíl mezi oběma metodami je do velké míry zapříčiněn také chybou prvních třech zaměřených bodů ze snímků. Nutno také dodat, že průběh sklonu chodníku vypočteného z bodů terénního mapování má pouze orientační charakter. Jelikož v rámci terénního mapování nebyly měřeny výšky daných bodů, ale sklon chodníku v těchto bodech, musely být relativní výšky z těchto sklonů zpětně dopočítány, což s sebou nese určité zkreslení. Přesto je možné z průběhu červené linie identifikovat pokles výšek představující snížený chodník a přechod pro chodce. Právě tato pro navigaci důležitá místa však z modré linie identifikovatelná nejsou. Z ní můžeme určit jen převažující trend sklonitosti, který se s červenou linií (kromě prvních třech bodů) zhruba shoduje.

Obr. 24: Srovnání relativních výšek bodů získánych z terénního mapování a panoramatických snímků (zdroj: vlastní zpracování) Poloha testovaných bodů byla pro potřeby srovnání s polohou bodů polohového bodového pole transformována z WGS-84 do S-JTSK pomocí nástroje Project (Data Management) v ArcMap. Výsledná odchylka se pohybovala od 8 cm do 86 cm (viz obr. 25). Pravděpodobně k této odchylce velkou měrou přispěla právě samotná transformace do S-JTSK. Zvolená transformační metoda S-JTSK_To_WGS_1984_1 má totiž dle dokumentu ArcGIS 10.1 Geographic and Vertical Transformation Tables (© 2012 Esri) udávanou přesnost 1 metr.

59

Jako poslední byla testována přesnost měření délek na snímcích. Stejně jako v případě výšky a polohy, i přesnost délek závisela na schopnosti určit totožné místo (totožnou délku) na dvou snímcích. Zde však byly výsledky velmi přesné. Na deseti měřených výškách neupravených nájezdů z přechodu na chodník se projevila odchylka pouze 1 až 2 cm. 100 90

rozdíl v poloze (cm)

80 70 60 50 40 30 20 10 0 693 696 517 550 595 583 590 683 585 670 587 565 682 552 564 571 617 618 559 666

Obr. 25: Srovnání rozdílů v poloze bodů polohového bodového pole a bodů zaměřených na panoramatických snímcích (zdroj: vlastní zpracování) Kromě charakteristiky výškové a polohové přesnosti této metody sběru dat můžeme zmínit i další silné a slabé stránky metody. Asi největší výhodou oproti terénnímu mapování je možnost získávat potřebné parametry dálkově, tedy bez nutnosti mapovanou oblast fyzicky navštívit. Navíc se nejedná jen o zdroj dat pro oblast Brna, ale panoramatické snímky jsou dostupné pro velkou část České republiky. Rychlost sběru dat z panoramatických snímků je srovnatelná s měřením v terénu, zvláště když vezmeme v úvahu nutnost postprocessingu dat v případě terénního mapování na papír. Zásadní nevýhodou je potom nutnost viditelnosti měřeného bodu na dvou snímcích. Tomu brání především auta parkující podél komunikací, ale také další prvky jako sloupy, značky, procházející lidé nebo i vzdálenost mezi kamerou a chodníkem. Pro ilustraci, automobily běžně parkují přibližně podél jedné třetiny komunikací pro chodce v testovaném území. Další komplikací může být i určení totožného místa, i když je na obou snímcích vidět. V jednotvárném vzoru chodníkových dlaždic není určení totožného místa pokaždé možné, případně může být časově náročnější. Na základě praktických zkušeností autora lze uvést další nevýhodu, kterou je obtížná rozpoznatelnost změny chodníkových sklonů z panoramatických snímků. Ze snímků uživatel získává dojem mnohem větší plochosti terénu a hůře se pak definují měřená místa i kvalita povrchu.

60

Pomineme-li výše testovaný faktor polohové a výškové přesnosti měření na snímcích, můžeme konstatovat, že využitím této metody lze získávat a měřit všechny parametry dle datového modelu navrženého v podkapitole 6.3 Navržený datový model chodníkové sítě. Právě přesnost určování relativních výšek však zatím neumožňuje spolehlivé změření sklonů v kritických místech, jakými jsou nájezdy na chodníky a jiné krátké úseky. Tato metoda byla využita také k ověření sklonů získaných terénním mapováním. Na vybraných budovách byla měřena výška oken, říms, či jiných vodorovných prvků nad chodníkem. Z rozdílu těchto výšek na opačných koncích dané budovy pak byl vypočítán očekávaný sklon v daném úseku. 6.1.4

Data Magistrátu města Brna

Dalším potenciálním zdrojem dat je samotný Magistrát města Brna, respektive jeho Oddělení městské informatiky. Zde se však jedná pouze o případný zdroj geometrie sítě, neboť potřebná data týkající se chodníkových charakteristik MMB nemá. Datovým sadám, které MMB využívá, se velmi podrobně věnuje Havlas (2015) ve své diplomové práci, proto jsou zde zmíněny jen stručně. Základními datovými sadami, které obsahují chodníkové úseky jsou Uliční graf MMB, StreetNet CZE a Údržba chodníků (UCHO, spravovaná společností BKOM). Z toho databáze UCHO nebyla tvořena s ohledem na využití pro síťové analýzy, ale pro vyměřování finančních prostředků na údržbu chodníků pro jednotlivé městské části. Vzhledem k tomuto účelu často nebyl při tvorbě brán ohled na topologická pravidla a přímé využití pro síťovou analýzu tak není možné (Havlas, 2015, s. 58). Rozsah chodníkových úseků v databázích UG MMB a STNCZE znázorňuje obrázek 26.

61

Obr. 26: Chodníkové úseky v datových sadách STNCZE a UG MMB (zdroj: Havlas, 2015) 6.1.5

Automatizovaná tvorba chodníkové sítě

Tato podkapitola nepopisuje datový zdroj, ale způsob tvorby chodníkové sítě (opět jen geometrie). I když k její tvorbě jsou jiné datové zdroje zpravidla potřeba. Metod automatického generování chodníkových sítí existuje několik. Kasemsuppakorn (2011) podrobně rozvádí tři možné algoritmy ve své disertační práci. 6.1.5.1 Buffer silniční sítě Prvním způsobem je odvozování chodníkových sítí na základě bufferu sítě silniční. V tomto případě je vstupním datovým zdrojem pouze silniční síť se svými atributy (šířka komunikace, počet pruhů, třída komunikace, ...). Algoritmus dokáže vytvořit pouze dva typy prvků, chodníky podél silnic a přechody. Při konstrukci se předpokládá, že chodníky vedou po obou stranách silnice a že přechody jsou na každé křižovatce. Z toho vyplývá, že takový algoritmus je výhodný zvláště pro oblast s pravidelnou zástavbou, kde je tento vzor dodržen. Výsledky tohoto algoritmu shrnuje tabulka 3. Tuto metodu rozvádí dále Ballester (2011). V jeho případě jsou však vstupními daty kromě silniční sítě také budovy či bloky budov, což umožňuje dosažení přesnějších výsledků zvláště v zastavěném území.

62

Tab. 3: Výsledky metody bufferu silniční sítě (zdroj: Kasemsuppakorn, 2011) Prostředí Hustá zástavba Řídká zástavba Bez zástavby

Typ komunikace

Geometrická Geometrická Topologická kompletnost (%) korektnost (%) korektnost (%)

chodník přechod chodník přechod chodník přechod

74.43 77.30 72.13 79.40 69.60 66.20

65.80

65.18

74.43

67.53

66.90

70.63

Metoda generování chodníkové sítě pomocí bufferu byla nakonec využita i pro vytvoření geometrie chodníkové sítě v testovaném území. Konkrétní postup je více rozebrán v podkapitole 7.2 Tvorba chodníkových vrstev. 6.1.5.2 Využití záznamů tras z GNSS přijímačů Druhá metoda spočívá v principu kolaborativního mapování, konkrétně ve využití záznamů z GNSS přijímačů v mobilních telefonech či tabletech. V dnešní době rapidního nárůstu uživatelů mobilních zařízení obsahujících GNSS přijímač představují tyto záznamy obrovský zdroj prostorových informací. Existuje také množství webových aplikací, jako například OSM nebo WikiLoc (© 2016), poskytujících nástroje pro jednoduchý upload GPS záznamů a tím jejich zveřejnění. Velkou výhodou této metody je to, že pro vygenerování chodníkové sítě nejsou zapotřebí žádná jiná vstupní data, pouze záznamy tras. Prvním krokem je pre-processing dat, kdy jsou odfiltrovány záznamy pořízené méně než čtyřmi satelity a záznamy s HDOP větším než nastavený práh. V druhém kroku jsou z vyhovující části trasy zjištěny významné body určující tvar trasy. V prvním a druhém kroku je manipulováno pouze se samostatným záznamem jedné trasy. Ve třetím kroku jsou pak zkombinovány významné body všech dostupných záznamů tras za daný úsek, čímž dojde ke vzniku nebo aktualizaci chodníkového úseku. (KASEMSUPPAKORN, 2013, s. 288-291) 6.1.5.3 Automatické zpracování obrazu Třetí popsaná metoda využívá řízenou klasifikaci povrchů z leteckých snímků o vysokém prostorovém rozlišení v kombinaci s daty z laserového skenování. Před provedením klasifikace jsou zjištěny a odfiltrovány plochy představující budovy, parkoviště, silnice a vegetaci. Plochy představující silnice jsou později využity k doplnění přechodů. Odfiltrováním zmíněných objektů zůstane část obrazu pokrývající možnou oblast chodníků. V následné klasifikaci jsou nejdříve vybrány pixely ležící s nejvyšší pravděpodobností uvnitř plochy chodníku (seed pixels). Tyto pixely jsou pak rozšířeny

63

o další s podobnými spektrálními vlastnostmi a vzniknou tak oblasti chodníkových úseků. Z těchto oblastí jsou pak generovány jejich středové linie představující chodníkovou síť. Tyto linie jsou nakonec po dalších úpravách vektorizovány.

Obr. 27: Ukázka extrakce chodníkových oblastí; levý sloupec „seed pixels“, uprostřed narostlé oblasti, vpravo očištěný výsledek (zdroj: Kasemsuppakorn, 2011)

6.2 Konzultace chodníkových charakteristik a testování v terénu Po návrhu souboru charakteristik chodníkové sítě (podkapitola 6.1.1.1 Měřené charakteristiky chodníkové sítě) bylo potřeba získat zpětnou vazbu od potenciálních uživatelů případné aplikace fungující nad navrženým datovým modelem síťového grafu. Nejdůležitějším bodem bylo definování vstupních, uživatelem zadávaných parametrů fiktivní mapové aplikace, na základě kterých bude probíhat vyhledávání v síti, a které také ovlivní způsob uložení hodnot parametrů chodníkové sítě v datovém modelu. Mimo to bylo potřeba konzultovat také způsoby vizualizace těchto dat v případné mapové aplikaci. Za tímto účelem bylo kontaktováno několik brněnských vozíčkářů, z nichž se spoluprací na tomto tématu souhlasil pouze jeden, pan František Fux, dlouholetý vozíčkář a znalec problematiky bezbariérové dopravy. S panem Fuxem bylo na začátku dubna 2016

64

provedeno také terénní testování spočívající v konfrontaci výsledků navržené klasifikace a vizualizace tras s jeho názorem na přístupnost problematických úseků v testovaném území. Sklon komunikace Jedním ze stěžejních charakteristik chodníku je jeho sklon. U podélného sklonu chodníku nestačí znát jen jeho velikost v daném úseku. Rovněž je důležité také ve vyhledávači zohlednit jeho směr a ve výsledné trase tuto skutečnost vhodně vizualizovat. Dle slov pana Fuxe je také rozdíl mezi „dlouhým sklonem“, tedy velikostí stoupání v úseku nějakého chodníku, a sklonem nájezdu na chodník. Krátký nájezd na chodník může být často prudší než „dlouhý sklon“, který by si případný uživatel vyhledávače nastavil jako „ještě překonatelný“. To vedlo autora k myšlence umožnit pro vyhledávání tras nastavení dvou typů podélných sklonů - „dlouhý sklon“ představující hodnotu ještě překonatelného sklonu komunikace a „krátký sklon“ pro nájezdy na chodník a jiné krátké úseky na trase (do 3 metrů), které uživatel zvládne v této vzdálenosti překonat. Zavedením parametru krátkého sklonu se dá vyhnout situacím, kdy by byla jinak sjízdná trasa vyhledávačem zamítnuta právě kvůli přítomnosti krátkého úseku se sklonem převyšujícím nastavený limit. Sklon může být ale také limitem při pohybu z kopce, kdy například může při horší kvalitě povrchu hrozit zaseknutí koleček o nějakou nerovnost a přepadnutí. Sklon klesání však nakonec nebyl zvolen jako nastavitelný vstupní parametr, ale jako fixní hodnota. V testovaném území se nenachází žádný chodník s podélným sklonem, který by byl pro figuranta limitní. Horší byla situace se sklony příčnými, kvůli kterým je vozík neustále unášen po spádu a nutí vozíčkáře neustále vyrovnávat směr. Nutno ale také dodat, že figurant používá elektrický vozík. Mnohem důležitější než podélná sklonitost je pro něj podle jeho slov informace o přechodech a úpravě nájezdů na chodník. Právě nesnížený nájezd je pro těžký elektrický vozík často fatální. Naopak pro vozíčkáře na mechanickém vozíku má informace o podélném sklonu zásadní význam a neupravený nájezd na přechod nemusí nutně pro lehký mechanický vozík znamenat hledání objížďky. S podélným sklonem také souvisí zjištěný problém limitního sklonu přístupných (zelených) komunikací dle návrhu metodiky POV. Jeho hodnota 6 % (případně 8 %) způsobuje zařazení relativně svažitých úseků do kategorie přístupných komunikací. To může představovat problém při plánování optimální trasy podle mapy hlavně uživatelům na mechanickém vozíku. Více v podkapitole 6.2.1 Zhodnocení metodiky POV. Schodky, nerovnosti Další měřenou charakteristikou byla výška nerovnosti nebo schodku (například v případě nájezdu na chodník bez bezbariérové úpravy). Zde byl autor opět upozorněn, že

65

je podstatný rozdíl mezi tím, když je schodek sjížděn, a když se na něj vyjíždí. Například přímo pan Fux, využívající elektrický vozík, je schopen vyjet na vyšší schodek než z jakého bezpečně sjede. K parametrům použitým pro vyhledání trasy byly tedy připsány dva další - výška sjížděného schodku a výška vyjížděného schodku. Stejný přístup by pak měl být využit i při vizualizaci tras v mapě. Měl by být použit symbol, ze kterého lze poznat, kterým směrem schodek stoupá.

Obr. 28: Příklad neupraveného „nájezdu“ na chodník, schodek je zde nepřekonatelnou překážkou (zdroj: vlastní zpracování) Přechody Následující bod se týkal přechodů. Autor vycházel z hypotézy, že vozíčkáři některé druhy přechodů preferují před jinými. Že například přechod se semaforem využijí raději než přechod bez semaforu, protože na něm mají vyhrazenou dobu pro přejíždění, kdy automobily stojí. Nakonec se ale hypotéza ukázala jako částečně chybná. Prakticky každý typ přechodu má svá negativa. Například pokud má přechod se semaforem horší kvalitu povrchu nebo ho jen křižují tramvajové koleje a vozíčkář tedy musí přejíždět opatrně a tím pádem i pomaleji, lehce se může stát, že nestihne přejet ve vyhrazeném limitu a ocitne se v provozu. U přechodu bez semaforu, který má vyznačeny pouze pruhy, zase nemusí mít jistotu, že si ho řidič automobilu všimne, kvůli jeho nižší výšce. V menších uličkách, jako jsou třeba ulice Mozartova nebo Beethovenova v testovaném území, zase často parkují automobily, přes které na některých místech vozíčkář nemusí vidět do silnice a naopak není vidět na něj.

66

Obr. 29: Stav místa pro přecházení na Malinovského náměstí (zdroj: vlastní zpracování) Stejný předpoklad jako v případě přechodů měl autor i v případě pěších zón. Bylo zvažováno nastavení preference vyhledávání pěších zón před běžnými chodníky mimo tyto zóny. Podle figuranta ale pěší zóny žádnou výhodu nemají. Zatímco mimo pěší zónu vozíčkář očekává co se může stát (na chodnících míjí chodce, na přechodu musí dát pozor na provoz, ...), v pěší zóně, kde je pro pěší určena celá šířka ulice, musí dávat daleko větší pozor na automobily (např. zásobování), které projíždějí přímo mezi lidmi. Kritizována byla figurantem také přítomnost a frekvence průjezdů tramvají brněnskou pěší zónou. Šířka komunikace Další měřenou charakteristikou je šířka komunikace. Podle metodiky sběru dat se šířka nezaznamenává pro každý úsek komunikace, ale pouze pro ty části, které nesplňují limity navržené metodiky kategorizace (podkapitola 7.4.1 Kategorizace komunikací). Do vyhledávače by pak tento údaj vstupoval ve formě nastavitelného parametru průjezdné šířky pro konkrétní vozík. Se samotnou šířkou komunikací nebyl na testovaném území zaznamenán žádný problém. Všechny chodníky mají potřebnou šířku pro projetí vozíku figuranta a většina z nich splňuje i limity stanovené v návrhu POV. Problém nastává při zužování využitelné šířky uměle, například parkujícími automobily nebo letními zahrádkami restauraci. Toto jsou ale obtížně zmapovatelné aspekty, jelikož mají velmi proměnlivý charakter.

67

Obr. 30: Automobily zužující průjezdnou šířku chodníku na ulici Benešova (zdroj: vlastní zpracování) Materiál komunikace Obtížně uchopitelnou charakteristikou je také materiál komunikace. Existuje nepřeberné množství materiálů, ze kterých se chodníky budují, a stanovit nějakým způsobem jejich pořadí dle sjízdnosti není jednoduché. Panuje obecná shoda, že jedním z nejhorších povrchů pro vozíky jsou velké kostky, tzv. „kočičí hlavy“, jaké bývají například v historických centrech měst. Ještě horší jsou podle figuranta případy, kdy je tento povrch zkombinován s tramvajovými kolejemi, jako je tomu například na Malinovského náměstí (obrázek 29). Další skupinou nepříjemných povrchů jsou prakticky všechny nezpevněné a písčité materiály. Druhý konec této škály, skupina dobře sjízdných povrchů, se rozděluje hůře. Často závisí víc na kvalitě vybudování a údržbě chodníku než na samotném materiálu. Kromě materiálu však sjízdnost závisí na dalších faktorech jako je počasí (mokrý chodník) a nebo písek (či nějaký posyp) na chodníku. Toto už jsou ale faktory ve vyhledávači prakticky nepostihnutelné. Materiál komunikace nefiguruje ve vyhledávači jako samostatný parametr, ale bylo rozhodnuto o jeho sloučení s charakteristikami kvalita komunikace a příčný sklon. Bylo tak učiněno z toho důvodu, že nastavovat kvalitu komunikace nebo příčný sklon jako samostatné parametry se nezdálo odůvodněné a už vůbec ne jednoduché a pochopitelné pro použití. Naopak tato trojice charakteristik je chápána souhrnně jako celkový popis kvality komunikace. Příčný sklon je navíc v tomto pojetí vydělen od podélného, který nepopisuje kvalitu komunikace, ale spíše charakter terénu, kterým je daný úsek komunikace veden. Toto oddělení podélného sklonu od ostatních charakteristik umožňuje také daleko vyšší

68

míru individualizace při výběru trasy. Při nastavení tohoto souhrnného vstupního parametru označeného v síťovém grafu jako Kategorie povrchu si uživatel vybere z několikastupňové škály, blíže popsané v podkapitole 7.4.1 Kategorizace komunikací. Silniční síť Dalším probíraným aspektem byl pohyb vozíčkářů mimo komunikaci pro pěší, tedy po silnici. Tomuto se věnuje Zákon č. 361/2000 Sb., o provozu na pozemních komunikacích a o změnách některých zákonů, který definuje vozíčkáře jako chodce: „ Chodec je i osoba, která tlačí nebo táhne sáňky, dětský kočárek, vozík pro invalidy ... pohybuje se pomocí ručního nebo elektrického vozíku pro invalidy“. Zároveň je v tomto zákoně uvedeno, že pokud osoba na invalidním vozíku nemůže využít chodník, smí užít pravé krajnice nebo pravého okraje vozovky. Z výše zmíněného vyplývá, že by do vytvářeného síťového grafu měla být zahrnuta i silniční síť právě pro případy, kdy nelze využít chodník například z důvodu neupraveného nájezdu na jedné straně přechodu.

Obr. 31: Přechod upravený pouze na jedné straně, nutnost objížďky po silnici (zdroj: vlastní zpracování) Silniční síť lze popsat stejnými charakteristikami jako tu chodníkovou. Výjimkou jsou podélné a příčné sklony. Ty není možné zmapovat metodou navrženou pro terénní mapování z důvodu automobilového provozu. Proto silniční úseky obsahují pouze průměrný podélný sklon odvozený od přilehlých chodníků. Ostatní charakteristiky chodníkové sítě lze sice využít i pro ohodnocení silnice, nutno však dodat, že silnice je při této míře podrobnosti mapování spíše prvkem plošným než liniovým a například parametr

69

kvality daného úseku nemusí být stejný pro celou její šířku. Ohodnocení silničních úseků je tedy potřeba brát jen jako přibližné. Silniční úseky budou ve vyhledávači nastaveny tak, aby je vyhledávací algoritmus využil jen v případech, kdy není jiná možnost. Rychlost pohybu Aby bylo vyhledávání tras plnohodnotné a poskytovalo uživateli kompletní soubor informací o plánované přepravě, bylo nutné zabývat se také časovou stránkou. Uživatel potřebuje mít základní představu o časové náročnosti vyhledané trasy například z důvodu návaznosti na spoj MHD apod. Během testování v terénu autor pomocí GPS přijímače v telefonu zjišťoval rychlost pohybu figuranta na rovných kvalitních úsecích za účelem určení výchozí rychlosti elektrického vozíku pro vyhledávač. Ta se pohybovala v hodnotách pomalejší lidské chůze kolem 3 - 4 km/h. Nicméně po menším internetovém průzkumu trhu s elektrickými invalidními vozíky vyplynula skutečnost, že interval maximálních rychlostí různých modelů vozíků a skútrů (využívaných také například seniory) je značně široký a pohybuje se nejčastěji v rozmezí od 6 do 16 km/h. Autor se domnívá, že převažující část exteriérových elektrických vozíků bude mít maximální rychlost právě do 6 km/h, neboť se jedná o limitní rychlost pro elektrické vozíky hrazené Všeobecnou zdravotní pojišťovnou České republiky (VZP ČR, 2016, s. 24). Jelikož jsou ale na trhu k dispozici i rychlejší modely, rozhodl se autor umožnit nastavení parametru Průměrné rychlosti na rovném chodníku přímo samotnému uživateli podle jeho preferencí. Také skupina uživatelů používajících manuální vozík je v tomto ohledu dost různorodá a určeníí jedné fixní rychlosti by mohlo být velmi vzdálené realitě. Více v podkapitole 7.3 Vytvoření síťového grafu. Vstupní nastavitelné parametry vyhledávače Z testování v terénu a konzultace vyplynul seznam vstupních parametrů vyhledávání, které si uživatel může předem nastavit (tzv. profil uživatele) a dle kterých je následně vyhledávána optimální trasa: •

Maximální podélný sklon komunikace (%)

•

Maximální podélný sklon nájezdů a krátkých úseků (%)

•

Maximální výška vyjížděného schodku (cm)

•

Maximální výška sjížděného schodku (cm)

•

Minimální šířka komunikace (cm)

•

Kategorie přístupnosti komunikace (výběr kategorie)

•

Průměrná rychlost na rovném chodníku (km/h)

70

6.2.1

Zhodnocení metodiky POV

Na základě konzultací a testování výše probraných charakteristik se návrh Metodiky kategorizace tras a komunikací POV (příloha č. 3), která byla hlavním výchozím materiálem při navrhování seznamu měřených charakteristik chodníkové sítě, autorovi nejeví jako úplně dostačující. Jejím obecným nedostatkem je fakt, že velké množství chodníkových charakteristik (podélná a příčná sklonitost, povrch a kvalita komunikace, šířka komunikace) je v mapě hromadně seskupeno a vizualizováno jediným liniovým symbolem ve třech barevných variantách (barvy semaforu). Tím je samozřejmě výrazně omezena možnost vyhledání trasy v mapě na základě individuálních pohybových možností OOSP. S použitím takových vyjadřovacích prostředků pro vytvoření mapy přístupnosti komunikací se ztrácí velká část informací pracně shromážděných podle velmi podrobného návrhu metodiky sběru dat o přístupnosti komunikací a tras (příloha č. 4), který vypracovává pracovní skupina kolem Jana Krčála z FD ČVUT a který by byl pravděpodobně výchozím způsobem sběru dat pro následnou vizualizace podle metodiky POV (JEDNÁNÍ PRACOVNÍ SKUPINY 2/2016, © PRAŽSKÁ ORGANIZACE VOZÍČKÁŘŮ Z. S.). Uveďme si nyní konkrétní příklad užití mapy vytvořené podle metodiky POV. Úsek komunikace, který chce uživatel využít je charakterizován žlutou barvou. Uživatel z mapy nemá možnost poznat, zda je úsek označen žlutě z důvodu nevyhovujícího podélného sklonu, který jako vozíčkář na manuálním vozíku nezvládne překonat, nebo žlutou barvu získal kvůli šířce komunikace menší než 120 cm, která mu ale s jeho 65 cm širokým vozíkem nemusí dělat žádný problém. Také nijak nepozná zda onen případný sklon je do kopce nebo z kopce, což je pro něj naprosto zásadní informace. Dalším nedostatkem jsou pak bodové symboly pro výškový rozdíl, z nichž opět uživatel nemůže poznat jestli bude na schodek najíždět nebo z něj sjíždět. Na problém nemožnosti určení směru podélného sklonu byla POV autorem upozorňována už v lednu 2015. Jiným diskutabilním bodem, který vyplynul z terénního testování, je stanovení maximálních limitů pro přístupný (zelený) podélný sklon chodníků. Přístupný úsek chodníku má dle návrhu POV podélný sklon do 6 %, případně 6 - 8 % v maximální délce 9 metrů. Koresponduje to s vyhláškou č. 398/2009 Sb., která stanovuje maximální podélný sklon komunikace pro chodce na 8,33 % (1:12). Nicméně už i ten 6% podélný sklon je pro vozíčkáře na mechanickém vozíku znát (viz podkapitolu 6.2) a zdá se nelogické nedat uživateli mapy vzniklé dle takové metodiky možnost rozlišení rovných a mírně svažitých komunikací při výběru své trasy. Ve vlastním návrhu jsou limity sklonů navržené POV zachovány a autor se ani necítí být oprávněn manipulovat s limity navrženými odborníky v dané problematice, nicméně bylo přistoupeno k vizualizaci podélného sklonu v rozmezí 4- 6 %, čímž je výše zmíněné rozlišení chodníků umožněno (viz obrázek 32).

71

Obr. 32: Odlišení podélných sklonů v rámci kategorie přístupných chodníků; 1) úsek chodníku s 4% a 6% sklonem, 2) vizualizace dle POV, 3) vlastní návrh (zdroj: vlastní zpracování) Celkově hodnotí autor navrhovanou metodiku POV jako zdařilou a obsáhlou co se uvažovaných parametrů a jejich limitních hodnot týká. Kartografické vyjadřovací prostředky zde však nebyly zvoleny úplně nejlépe. Slabinu má tento návrh zatím také v oblasti definice a zařazení typů povrchů dle jednotlivých kategorií přístupnosti. Vlastní návrh vizualizace tras v mapě , který vychází z metodiky POV a snaží se výše zmíněné vizualizační nedostatky odstranit, je podrobněji popsán v kapitole 7.4 Návrh kategorizace a vizualizace komunikací.

6.3 Navržený datový model chodníkové sítě Výstupem z celé kapitoly 5. Datový model chodníkové sítě je níže popsaný návrh datového modelu. Jeho základem jsou 4 liniové vrstvy (Chodníky, Povrchy, Sklony, Překážky), které jsou nakonec pro použití v extenzi ArcGIS Network Analyst zkombinovány v jedinou chodníkovou síť (viz podkapitolu 7.3 Vytvoření síťového grafu), jejímž jednotlivým prvkům je přiřazen také jedinečný identifikátor. Fotografie reprezentativních povrchů pro jednotlivé hodnoty atributu Kvalita komunikace jsou přílohou číslo 2.

72

Tab. 4: Navržený datový model chodníkové sítě Vrstva

Chodníky

Povrchy

Sklony

Překážky

Atribut Název ulice

Kód atributu Hodnota atributu Název ulice nebo veřejného prostranství ulice 1 – chodník při silnici 2 – chodník mimo silnici 3 – přechod s pouze vodorovným značením 4 – přechod řízený semaforem 5 – neznačený přechod, místo pro přecházení Typ komunikace typ_kom 6 – schody 7 – pěší zóna 8 – lávka, rampa 9 – silnice 10 – místo možného sjezdu z chodníku na silnici (mimo přechod) 1 – asfalt 2 – beton 3 – dlažba Materiál komunikace mat_kom 4 – malé kostky 5 – velké kostky 6 – zhutněný povrch 7 – nezpevněný povrch 1 – bezvadný stav 2 – malé nerovnosti, dají se objet (nutí vozíčkáře sledovat povrch) Kvalita komunikace kval_kom 3 – větší nerovnosti, nedají se objet 4 – velké nerovnosti 5 – chodník vyžadující opravu (např. chybějící dlažba) Podélný sklon ve FT_podelny hodnota v % směru digitalizace Podélný sklon proti TF_podelny hodnota v % směru digitalizace hodnota v % Příčný sklon pricny 1 – chodník Typ sklonu typ_sklon 2 – nájezd nebo jíný krátky úsek (do 3 m) 1 – schodek Typ překážky typ_prek 2 – zkosený nájezd 3 – zúžený průjezd Vertikální rozdíl ve FT_schod hodnota v cm směru digitalizace Vertikální rozdíl proti TF_schod hodnota v cm směru digitalizace Průjezdná šířka sirka_pruj hodnota v cm

73

7

PILOTNÍ PROJEKT

7.1 Použitý software Programů zaměřených na provádění geografických síťových analýz existuje nepřeberné množství. Od open-source řešení jako například OpenTripPlanner, Routino nebo OSRM (Open-source Routing Machine), které pro vytvoření sítě využívají OSM data, přes rozšíření PostGIS v podobě pgRouting, až po nástroje obsažené v rámci nepřeberného množství komerčních produktů, jakými jsou například GeoMedia Transportation Manager společnosti Intergraph, RouteFinder pro MapInfo od Pitney Bowes Software nebo právě pro tuto práci využitá extenze ArcGIS Network Analyst od ESRI. Řešení od ESRI bylo pro výslednou prezentaci pilotního síťového grafu zvoleno z důvodu přístupu k tomuto software díky studentské licenci. Základem dopravních síťových analýz v ArcGIS Network Analyst je čistě síťový datový model network dataset. Network dataset lze vytvořit buď v geodatabázi nebo z jednotlivých SHP souborů. Výhoda geodatabázového přístupu spočívá v možnosti výběru více vstupních vrstev (feature classes) pro vytvoření sítě (například při modelování multimodální sítě). Validními vstupními soubory geometrie jsou liniové a bodové vrstvy. Kromě nich může být pro reálnější modelování křižovatek využita tzv. turn feature class pomocí níž lze definovat pravidla odbočení. Pomocí doplňujících tabulkových vstupů lze ještě na základě stanovených dopravních profilů modelovat proměnlivost dopravních podmínek v čase, či získávat aktuální dopravní data, pokud je tato služba uživatelem předplacena. Přehled podporovaných síťových úloh je podrobněji popsán v podkapitole 2.4.1 Základní síťové úlohy. Pohyb po síti a tím pádem i řešení zmíněných úloh lze výrazně ovlivnit nastavením síťových atributů. Ty mohou obecně nabývat několika typů hodnot. Můžou odkazovat na atributy vstupních dat, mít konstantní hodnotu, splňovat/nesplňovat logické podmínky či být vypočteny na základě zadaného skriptu. V rámci network datasetu rozeznáváme čtyři typy síťových atributů. Pomocí síťového atributu typu Cost je vyjádřena impedance sítě. Impedancí může být například délka hran, čas nebo jakýkoliv jiný atribut obsažený ve vstupních datech či ze vstupních dat vypočítaný. Síťových Cost atributů můžeme mít definováno vícero, nicméně pro vyřešení konkrétní síťové úlohy můžeme využít vždy jen jeden. Hodnoty ostatních Cost atributů můžeme případně kumulovat, do výpočtu však nezasahují. Druhým typem síťového atributu je Descriptor. Ten slouží k popisu různých charakteristik sítě. Na rozdíl od síťového atributu Cost však nemůže vyjadřovat impedanci sítě, protože jeho hodnota není proporcionálně rozdělena v délce celého prvku (jako tomu

74

je u délky hrany nebo času potřebného k jejímu překonání), ale naopak vyjadřuje hodnotu vztahující se k celému prvku (například maximální povolená rychlost). Dalším síťovým atributem je Restriction. Pomocí něj lze vyjádřit částečné omezení, úplný zákaz nebo naopak preferenci pohybu po určitých úsecích sítě. Lze tak definovat jednosměrné ulice, váhové limity mostů, placené úseky komunikací a mnoho dalších situací. Atribut Restriction definující podmínku se tedy často využívá v kombinaci s atributem Descriptor, který právě odkazuje na hodnoty daných charakteristik. Posledním síťovým atributem je Hierarchy. Ten slouží k určení pořadí či kategorie síťových segmentů. Lze tak efektivně rozlišit například dálnice od silnic první nebo druhé třídy apod. Při řešení síťové úlohy jsou pak preferovány síťové segmenty vyšší třídy, což snižuje čas potřebný pro výpočet. Nevýhodou je fakt, že cesta nalezená s využitím hierarchie komunikací nemusí být cestou minimální.

7.2 Tvorba chodníkových vrstev Prvním krokem při tvorbě síťového grafu pro navigaci OOSP je vytvoření geometrie samotné chodníkové sítě. Některé využitelné datové zdroje už byly blíže rozebrány v podkapitole 6.1 Zdroje dat pro tvorbu chodníkové sítě, obecně ale data o městské chodníkové síti v takové podobě, která by umožňovala přímé využití pro trasování, často k dispozici nejsou. Prvním problémem bývá topologie existujících dat. Data, která nebyla tvořena přímo k síťovým analýzám často obsahují velké množství topologických chyb, jejichž oprava se dá sice částečně automatizovat, i tak je ale tento proces na velkých sítích relativně náročný. Druhým problémem je potom vizualizace chodníkové sítě. U takové úlohy, jakou je vyhledání optimální trasy pro vozíčkáře, je kromě samotného vypočítání trasy kladen důraz také na vizualizaci výsledků. Nestačí tedy mít k dispozici kompletní, topologicky čistou chodníkovou síť zájmového území. Pro potřeby kartografické vizualizace je třeba, aby geometrie chodníkové sítě korespondovala s dalšími prvky topografického podkladu případné mapy. K tomuto účelu můžou být úspěšně využity metody automatizovaného generování chodníkové sítě, které uvádí například Ballester (2011) nebo Kasemsuppakorn (2011). Z výše popsaných důvodů bylo preferováno vytvoření nové chodníkové sítě testovaného území namísto využití a úpravy existujících dat tak, aby vyhovovala požadavkům. Základem této sítě byla vrstva chodníků vytvořená v rámci autorovy bakalářské práce (2014). Podstatou jejího vytvoření byl buffer budov a sídelních bloků, následně převedený na linie. Některé úseky byly dále upraveny podle skutečného průběhu chodníkové sítě a následně doplněny chodníky v parku a přechody na základě záznamů z terénního mapování. Před dalším zpracováním byl pro kontrolu sítě využit nástroj

75

Integrate, který zkontroluje a případně opraví vertexy na sebe navazujících či křížících se linií. Stávalo se totiž, že i při zapnutém snapování se nově vytvořený vertex nevytvořil přesně na zamýšlené linii a vznikaly tak drobné přetahy a nedotahy. Následně byla ještě ověřena topologie pomocí nástrojů k tomu určených. Přehled topologických pravidel, které je možné definovat a kontrolovat v rámci geodatabáze, je uveden na webu ArcGIS Resource Center (© 1995-2011 Esri). Vzniklá chodníková síť pak byla využita pro vytvoření čtyř liniových vrstev v souladu s navrženým datovým modelem. Vytvoření vrstev Chodníky, Povrchy a Překážky spočívalo pouze v manuální segmentaci výše popsané sítě a naplnění atributy z terénního mapování. Tvorba čtvrté vrstvy Sklony byla obtížnější kvůli tomu, že sklony byly měřeny bodově a bylo nutné je převést na linie pro potřeby určení směru, jelikož bod není nijak orientovaný a nebylo by možné rozlišit stoupání a klesání. Pro tuto potřebu byl vytvořen model (pomocí nástroje Model Builder), který celý proces automatizuje.

Obr. 33: Princip tvorby liniové vrstvy sklonů; 1) chodník s naměřenými body, 2) rozdělení na úseky a extrakce středových bodů, 3) identifikace a odstranění krajních středových bodů, 4) vytvoření výsledných úseků (zdroj: vlastní zpracování) Vstupem do modelu jsou datové sady sklonů a chodníkové sítě. Nejprve je pomocí nástroje Near zkontrolováno, že jednotlivé body leží na síti. Následně je liniová síť chodníků těmito body rozdělena na jednotlivé úseky s využitím Split Line at Point. Z těchto úseků je použitím Feature Vertices to Points vygenerována vrstva jejich středových bodů (midpoints). Na středové body je opět použit nástroj Near, jelikož středové body obloukových segmentů (arc) se nevytvoří přesně na nich. Dále jsou z vrstvy středových bodů odstraněny všechny body přímo sousedící (bráno podle pozice bodů na linii) s koncovými vertexy linií původní chodníkové sítě (obrázek 34). Jejich ponechání by mělo za následek vytvoření nadbytečných liniových segmentů v dalším kroku. Následuje segmentace původní vrstvy chodníkové sítě pomocí středových bodů (opět Split Line at Point). Vzniknou tak liniové segmenty splňující podmínky, že na každém tomto liniovém

76

segmentu leží právě jeden měřený bod a že tento bod má souřadnice shodné se středovým bodem daného segmentu (neplatí pro bodové sklony sousedící s koncovými vertexy linií). Posledním krokem je přiřazení atributů sklonových bodů jednotlivým liniím pomocí Spatial Join. Postup tvorby popisuje také obrázek 33.

Obr. 34: Nepotřebné středové body (zdroj: vlastní zpracování) Specifická byla také tvorba přechodů v síti. I když nájezd na chodník je reálně součástí chodníku, v rámci sítě se jedná o jednu z částí přechodu. To proto, aby byly charakteristiky nájezdu při vyhledávání zahrnuty do výpočtu trasy pouze pokud je použit přechod a nikoliv tehdy, pokud trasa vede pouze po chodníků míjejícím tento přechod. Přechod v síťové reprezentaci tedy tvoří tři části (obrázek 35). První částí je krátká linie představující levý nájezd a obsahující atributy o případných sklonech, či o výšce schodku (schod je reprezentován liniově kvůli možnosti rozlišit sjíždění a vyjíždění na něj), druhou částí je samotný přechod křížící silniční komunikaci a třetí částí je pravý nájezd. Přechod musí být v síti tvořen pouze těmito třemi úseky. Rozdělení přechodu na víc úseků ve finální síti (například z důvodu různé délky úseku představujícího nájezd ve vrstvě Sklony a toho samého úseku ve vrstvě Překážky představujícího schodek u tohoto nájezdu) by způsobilo chybný výpočet časové náročnosti trasy, protože zkombinováním čtyř vrstev v jednotnou síť (viz podkapitolu 7.3 Vytvoření síťového grafu) by pak mohly vzniknout na jednom přechodu dva úseky označené jako „přechod“ nebo například dva schodky u jednoho nájezdu. Z toho důvodu autor doporučuje vytvořit nejprve vrstvu Sklony a z ní následně odvozovat úseky přechodů v dalších třech vrstvách.

77

Obr. 35: Reprezentace přechodu v síti (zdroj: vlastní zpracování) Do vrstvy chodníkové sítě byla dodatečně doplněna síť silniční. Její potřebnost se projevila při konzultaci navržených charakteristik chodníkové sítě, kdy se ukázalo, že vozíčkáři mohou využít a využívají silniční síť v případech, kdy je pro ně z důvodu nějaké bariéry chodníková síť nedostupná (viz podkapitolu 6.2). Pro silniční síť byla použita OSM data získaná z webu OpenTransportMap (© 2015). Kromě samotné středové linie silniční komunikace, propojené s chodníkovými úseky v místech křížení s přechody, byl do sítě doplněn ještě další prvek - napojení silničních úseků na chodníkové úseky v dalších místech kromě přechodů. Jsou to místa, kde je na chodníku snížený vjezd pro automobil. U takových míst je malá pravděpodobnost, že vjezd bude zablokován parkujícím automobilem, protože před vjezdy by auta parkovat neměla, takže se jedná o potenciální místa, kde může vozíčkář opustit chodníkovou síť. V rámci vyhledávání v síťovém grafu bude použití silničních úseků značně penalizováno tak, aby je vyhledávací algoritmus využil jen pokud neexistuje jiná možnost, respektive jen když překonání překážky vyžaduje neúměrně dlouhou objížďku. Tyto dodatečné silniční úseky budou charakterizovány stejnými atributy jako úseky chodníkové. Výjimkou jsou pouze podélné a příčné sklony, které se v provozu nedají měřit. Jejich hodnota bude proto odvozena od přilehlých chodníků. Napojení na chodníky jsou popsána stejným způsobem, jako nájezdy z přechodu na chodník.

78

7.3 Vytvoření síťového grafu Následující kapitola popisuje vytvoření a nastavení síťového grafu s využitím ArcGIS 10.3 a jeho extenze Network Analyst. Je zde rozebráno nastavení všech vstupních parametrů (uživatelský profil) popsaných v podkapitole 6.2 Konzultace chodníkových charakteristik a testování v terénu. Prvním krokem bylo vytvoření jediné vrstvy z kombinace vrstev Chodníky, Povrchy, Sklony a Překážky (viz 6.3 Navržený datový model chodníkové sítě). Pro takovou kombinaci by bylo možné využít nástroj Union (Analysis). Ten ale zvládne pracovat jen s polygonovými vstupními vrstvami. Pro zkombinování liniových vrstev, a to především jejich atributové složky, byly využity nástroje lineárního referencování (extenze Linear Referencing). Zde byla každá vrstva převedena na tabulku (event table) pomocí nástroje Locate Features Along Routes. Takto získané tabulky byly následně vzájemně zkombinovány pomocí Overlay Route Events, z výsledku byla vytvořena „virtuální“ vrstva využitím Make Route Event Layer, která byla ve finále vyexportována do geodatabáze. Tento výsledek už mohl být přímo využitý jako vstupní vrstva pro tvorbu sítě. Základní možnosti, typy síťových atributů a podporované síťové úlohy byly blíže popsány v podkapitolách 2.4.1 Základní síťové úlohy a 7.1 Použitý software. Pro obsažení veškeré požadované funkcionality a možností individualizace vyhledávání trasy, bylo v síťovém grafu vytvořeno 17 síťových atributů, z nichž ty klíčové jsou dále popsány v textu. Kategorie povrchu Vysvětlení a odůvodnění tohoto síťového atributu je uvedeno v podkapitole 6.2 v části Povrch komunikace. Tento síťový atribut vznikl kombinací příčného sklonu, materiálu komunikace a kvality komunikace a pro jeho vytvoření bylo nutné rozšířit datový model sítě (po zkombinování čtyř liniových vrstev do jediné sítě) o atribut Kategorie povrchu (kat_pov). Uživatel si pro vyhledání trasy vybere jednu ze tří odstupňovaných kategorií představujících povrch přístupný (hodnota 1), částečně přístupný (2) nebo obtížně přístupný (3). Vyhledávání pak probíhá pouze na trasách zvolené nebo lepší kategorie. Jednotlivé kategorie přístupnosti povrchů jsou přesně definovány v podkapitole 7.4.1 Kategorizace komunikací. Samotný síťový atribut je definován jako Restriction a jeho podstatou je jednoduchá funkce napsaná v jazyce Python, která vrací hodnotu True nebo False podle toho, jestli daný úsek vyhovuje zvolené kategorii přístupnosti povrchu (obrázek 36). Pokud je kategorie daného úseku (value) vyšší než zvolená kategorie, použití úseku je zakázáno.

79

Obr. 36: Princip funkce síťového atributu Kategorie povrchu (zdroj: vlastní zpracování) Podélný sklon Podélný sklon v síťovém grafu zastupují dva síťové atributy. Jsou jimi Maximální podélný sklon - dlouhý úsek a Maximální podélný sklon - nájezd. Oba atributy jsou typu Restriction a fungují podobně jako předchozí atribut Kategorie povrchu. Pokud má úsek typ podélného sklonu = „1“ (pro dlouhý úsek) nebo „2“ (pro nájezd) a hodnota sklonu (value) je větší než zvolená hodnota, použití úseku je zakázáno.

Obr. 37: Nastavení síťového atributu Maximální podélný sklon (zdroj: vlastní zpracování) Stejným způsobem je nastaven také třetí síťový atribut Maximální sklon z kopce. Ten však nezohledňuje typ sklonu chodníkového úseku, ale definuje limitní hodnotu podélného sklonu z kopce pro celou chodníkovou síť. Pokud je hodnota podélného sklonu menší než -15 %, použití úseku je zakázáno. Vertikální překážka Překonávání vertikálních překážek (nejčastěji neupravený nájezd na chodník) má dvojí podobu. Buď je překážka vyjížděna nebo sjížděna. Proto byl vytvořen síťový atribut Maximální výška schodku do něhož vstupují dva parametry Maximální výška sjížděného schodku a Maximální výška vyjížděného schodku. Princip je opět podobný jako v předchozích případech. Pokud výška schodku (value) překročí nastavené maximum, použití úseku je zakázáno (obrázek 38).

Obr. 38: Nastavení síťového atributu Maximální výška schodku (zdroj: vlastní zpracování) 80

Penalizace silničních úseků V podkapitole 6.2 Konzultace chodníkových charakteristik a testování v terénu byly popsány důvody zavedení silničních úseků do síťového grafu. Jejich použití však bylo potřeba výrazně penalizovat, jelikož se jedná o krajní možnost. Za tímto účelem byl zaveden síťový parametr Penalizace silnic, který cenu za projetí silničního úseku násobí dvanáctkrát. Tento činitel byl získán mnohonásobným testovacím vyhledáváním tras a jeví se jako optimální v rámci testované oblasti. Šířka komunikace, schody Dalšími důležitými síťovými atributy jsou Minimální šířka komunikace a Zákaz schodů. Síťový atribut šířky komunikace je vytvořen opět jako funkce v jazyce Python. Pokud je hodnota průjezdné šířky komunikace nižší než minimální potřebná šířka, použití úseku je zakázáno. Využití schodů uživatel ovlivní jen zapnutím a vypnutím síťového atributu Zákaz schodů. Síťový atribut funguje díky filtrování úseků na základě atributu Typ komunikace a jeho hodnoty „6“ dle datového modelu. Čas Poslední síťový atribut je od těch výše popsaných trochu odlišný, neboť se nejedná o omezení či zákaz pohybu po síti, ale o typ impedance (síťový atribut typu Cost). Tento atribut časové náročnosti trasy má dvě varianty - časová náročnost pro uživatele mechanického vozíku a časová náročnost pro uživatele elektrického vozíku (či skútru). Hodnotu časové náročnosti ovlivňuje kategorie povrchu, počet využitých přechodů pro chodce nebo počet překonaných vertikálních rozdílů. V případě mechanického vozíku pak do výpočtu vstupuje také podélný sklon. Penalizace za použití přechodu bez světelné signalizace činí 10 sekund, použití přechodu se semaforem je penalizováno 20 sekundami a překonání schodku vyššího než 2 cm přidává 10 sekund. Tyto hodnoty jsou však založeny jen na odhadu a jejich optimalizace by byla možná až na základě dlouhodobějšího testování. Pro výpočet času si uživatel může předem zvolit také svou Průměrnou rychlost na rovném chodníku, která je ve výchozím stavu nastavena na 5 km/h pro elektrický vozík a 3 km/h pro vozík mechanický. Způsob výpočtu časové náročnosti zachycuje obrázek 39.

81

Obr. 39: Nastavení síťového atributu Čas - mechanický vozík (zdroj: vlastní zpracování)

7.4 Návrh kategorizace a vizualizace komunikací Řešení problematiky vizualizace tras není dle zadání hlavním z cílů této práce. Na druhou stranu vizualizace výsledků se samotným vyhledáváním tras velmi úzce souvisí a některé její aspekty přímo vyplynuly v průběhu procesu návrhu síťového grafu (podkapitola 6.2). Proto bylo přistoupeno nejen ke zhodnocení návrhu Metodiky kategorizace tras a komunikací POV (podkapitola 6.2.1), což je nejobsáhlejší autorovi známá metodika tohoto druhu v rámci České republiky, ale také k návrhu vlastní, od návrhu metodiky POV odvozené, varianty kartografické vizualizace tras. Tato varianta z velké části vychází z návrhu vizualizace vypracované v rámci autorovi bakalářské práce (2014). 7.4.1

Kategorizace komunikací

Metodiku kategorizace tras lze rozdělit na čtyři části. První část se věnuje kategorizaci chodníků dle kvality povrchu (viz část Povrch komunikace v podkapitole 6.2) a druhá potom kategorizaci podélných sklonů. Obě tyto charakteristiky jsou vizualizovány liniovými symboly v barvách semaforu. Třetí část popisuje kategorizaci přechodů, u kterých je potřeba se podrobněji věnovat hlavně nájezdům na chodníky a poslední část pak stanovuje limity pro bodové překážky jako vertikální rozdíl, zúžený průjezd případně jiná nerovnost. Kategorie povrchu chodníku Přístupný úsek (zelená) •

Příčný sklon do 4 % a zároveň Kvalita povrchu 1, 2 a Materiál povrchu 1, 2, 3

82

Částečně přístupný úsek (oranžová) •

Příčný sklon od 4,1 % do 7 % a zároveň Kvalita povrchu 1, 2, 3 a Materiál povrchu 1, 2, 3 NEBO

•

Příčný sklon do 4 % a zároveň Kvalita povrchu 3, 4 a Materiál povrchu 1, 2 , 3 NEBO

•

Příčný sklon od 0 % do 7 % a zároveň Kvalita povrchu 1, 2 a Materiál povrchu 4 Obtížně přístupný úsek (červená)

•

Příčný sklon větší než 7 % nebo Kvalita povrchu 5 nebo Materiál povrchu 5, 6, 7 NEBO

•

Příčný sklon od 0 % do 7 % a zároveň Kvalita povrchu 3, 4 a Materiál povrchu 4 NEBO

•

Příčný sklon od 4,1 % do 7 % a zároveň Kvalita povrchu 4 a Materiál povrchu 1, 2, 3

Stručně shrnuto, do kategorie přístupných povrchů spadají kvalitní, zpevněné a rovné povrchy. Do kategorie částečně přístupných potom patří kvalitní povrchy s vyšším příčným sklonem nebo povrchy nižší kvality s nízkým příčným sklonem. Jako obtížně přístupné jsou pak označeny nezpevněné povrchy, zpevněné povrchy s vysokým příčným sklonem, zpevněné povrchy ve špatném stavu a velké kostky. Dle výše uvedených limitů jsou kategorizovány úseky chodníků s hodnotou Typu sklonu rovnou „1“ (viz 6.3 Navržený datový model chodníkové sítě), tedy „dlouhé“ úseky. Podélný sklon chodníku •

Přístupný úsek - od 4 % do 6 % (podélný sklon menší než 4 % se nevyznačuje)

•

Částečně přístupný úsek - od 6,1 % do 8 %

•

Obtížně přístupný úsek - nad 8 % Přechod

U přechodů je hodnocena každá z jeho tří částí zvlášť. Střední část je hodnocena stejně jako chodníkový úsek, tedy dle kategorie povrchu chodníku. Nájezdy jsou kategorizovány také stejně jako chodníkový úsek, pro jejich hodnocení jsou však stanoveny i limity podélného sklonu (který se v případě nájezdů nevizualizuje samostatně) a výšky obrubníku (viz níže). Dle stejných limitů podélných sklonů jako pro nájezdy jsou kategorizovány všechny krátké úseky (do 3 metrů), tedy úseky s hodnotou Typu sklonu rovnou „2“. •

Přístupný nájezd - podélný sklon max. 12,5 % a výška obrubníku max. 2 cm

83

•

Částečně přístupný nájezd - zkosený obrubník nebo podélný sklon od 12,6 % do 16,5 % nebo výška obrubníku max. 5 cm

•

Obtížně přístupný nájezd - podélný sklon vyšší než 16,5 % nebo výška obrubníku větší než 5 cm Bodové překážky (značené bodovými symboly) Výškový rozdíl

•

do 2 cm - bez značení

•

od 2,1 cm do 5 cm - oranžový symbol

•

nad 5 cm - červený symbol Šířka komunikace

•

od 70 cm do 80 cm - oranžový symbol

•

užší než 70 cm - červený symbol

7.4.2

Vizualizace komunikací

Základem návrhu vizualizace přístupnosti komunikací je trojbarevné provedení znaků. Všechny použité znaky vyjadřující přístupnosti jsou vyvedeny v barvách semaforu. Zelená - přístupná komunikace, oranžová - částečně přístupná komunikace a červená obtížně přístupná komunikace. Toto barevné provedení je velmi často využíváno pro vizualizaci tématu přístupnosti právě pro svoji jednoduchost a srozumitelnost. Také je potřeba zde na začátku podkapitoly zdůraznit, že výše zmíněné barvy představují jen určité stupně obtížnosti daných úseků a tyto stupně obtížnosti můžou být jednotlivými uživateli vnímány velmi rozdílně v závislosti na typu a míře pohybového omezení. Komunikace označená červenou linií, tedy hodnocena jako obtížně přístupná, může být pro jednoho lehce překonatelná a naopak komunikace označená jako přístupná pro někoho být přístupnou nemusí. Kategorizace a vizualizace tras byla vytvořena tak, aby umožnila vyhledání optimální trasy osobám s různou mírou pohybového omezení a trojbarevné provedení takové vyhledání usnadňuje hlavně poté, co se uživatel seznámí s metodikou kategorizace a najde si kategorii vyhovující jeho možnostem. Chodníky Hlavními prvky znakové sady charakterizujícími přístupnost komunikací pro chodce jsou liniové znaky vyjadřující kategorii povrchu a podélný sklon komunikace. Kategorie povrchu je vyjádřena jednoduchou linií, zatímco znak pro podélný sklon vznikl pravidelným uspořádáním symbolu šipky do řádku, kde orientace šipky značí směr stoupání. V mapě se pak tyto dva znaky překrývají a pro jejich vyšší viditelnosti jsou doplněny o halo efekt. Liniovým znakem jsou vizualizované také úseky se schody, které

84

automaticky spadají do kategorie obtížně přístupných úseků a existují tedy pouze v červeném barevném provedení.

Obr. 40: Znak pro kategorii povrchu (vlevo), schody (vlevo dole) a podélný sklon (vpravo) Přechody a místa pro přecházení Vizualizace přechodů a míst pro přecházení sestává ze tří částí. První částí je samotný přechod (prostor mezi protějšími obrubníky), který je vizualizován stejně jako úsek chodníku. Dalšími dvěma částmi jsou nájezdy na chodník vizualizované jako krátké linie kolmé k ose přechodu. Tyto krátké kolmé linie jsou kategorizovány dle podobných limitů jako chodníky, navíc v sobě ale reflektují informaci o výšce případného nesníženého obrubníku a o míře podélného sklonu. Právě v tom se přechody liší od ostatních částí chodníkové sítě, kde jsou výškové rozdíly a podélný sklon vizualizovány svými samostatnými znaky. Tento způsob znázornění byl v nezměněné podobě přebrán z návrhu metodiky POV.

Obr. 41: Značení přechodu nebo místa pro přecházení Figurální znaky Figurální znaky byly použity ke znázornění výškového rozdílu a zúžené šířky komunikace. Jejich základem je kruhový vodící znak zabarvený dle odpovídající kategorie. Ten je v případě výškového rozdílu doplněn symbolem schodku a malou šipkou znázorňující směr stoupání schodku. Znak pro zúženou šířku komunikace byl vytvořen

85

jako dvě linie představující představující okraje chodníku nebo stopu invalidního vozíku se shora, která je v jednom místě zúžena kvůli překážce.

Obr. 42: Ukázka figurálních znaků pro výškový rozdíl (vlevo) a zúžení komunikace (vpravo) Výsledná mapa přístupnosti komunikací vytvořená podle v práci navržených metodik je volnou přílohou číslo 5. Pro doplnění jejího tematického obsahu byla využita data a část znakové sady použité v rámci diplomové práce Otrusinové (2012) týkající se přístupnosti objektů.

86

8

DISKUSE

V rámci práce byly vytvořeny dva hlavní výstupy. Síťový graf umožňující vyhledávání optimálních tras pro osoby s omezenou schopností pohybu a mapa přístupnosti komunikací vybrané části brněnského centra. Ač se jedná o rozdílné výsledky, proces jejich návrhu spolu do velké míry souvisí, neboť oba výstupy vycházejí ze stejných charakteristik a parametrů chodníkové sítě relevantních pro OOSP. Jedním z nejdůležitějších zdrojů těchto charakteristik byl návrh Metodiky kategorizace přístupnosti tras a komunikací Pražské organizace vozíčkářů, což je dosud nejobsáhlejší autorovi známá metodika tohoto zaměření. Z ní byla odvozena vlastní varianta kategorizace a vizualizace tras, neboť některé pro ni použité kartografické vyjadřovací prostředky shledal autor na základě ověřování v terénu a konzultací s aktivním vozíčkářem jako nedostačující. Hlavní nevýhodou pražské metodiky je hromadné vizualizování několika chodníkových charakteristik prostřednictvím jediného znaku, čímž v tomto případě dochází k velké informační ztrátě a uživatel takové mapy nemá možnost zjistit míru či dokonce existenci některých bariér. Ve vlastním návrhu byly zavedeny dodatečné znaky, které řeší zmíněný problém tím, že vizualizují některé chodníkové charakteristiky samostatně. Možnou nevýhodou tohoto přístupu může být větší náročnost interpretace takové mapy. Také samotná otázka sběru potřebných dat o chodnících je značně problematická, jelikož neexistuje mnoho aplikací nebo map (a tím pádem ani metodik sběru dat), které by mapovaly přístupnost komunikací v takové míře podrobnosti. Výjimkou je metodika vznikající na ČVUT. Zásadní bylo určení způsobu měření sklonů chodníků. K tomu účelu byl navržen postup využívající rohů a jiných výstupků zakreslených v obrysu budov na katastrálních mapách. Tyto rohy slouží jako orientační body a v případě husté a členité zástavby zefektivňují a zrychlují měření. To je hlavní rozdíl oproti návrhu metodiky ČVUT, kde měření probíhá v pravidelných intervalech a výsledky nejsou značeny přímo do mapy, ale do formuláře. Druhou testovanou metodou sběru dat pak bylo měření na panoramatických snímcích společnosti TopGIS. Tento způsob umožňuje měřit stejné parametry bez nutnosti fyzicky navštívit mapované území. Bohužel přesnost takto nasbíraných dat (opět hlavně sklonů) není v současnosti pro zamýšlené účely dostatečná.

87

9

ZÁVĚR

Tato práce je zaměřena na problematiku přístupnosti městského prostředí osobám s omezenou schopností pohybu. Hlavním cílem bylo navržení síťového grafu využitelného pro navigaci a trasování těchto osob. Výsledkem je pilotní projekt pokrývající část brněnského centra v okolí náměstí Svobody a Malinovského náměstí. Jeho vytvoření předcházelo několik dílčích cílů definovaných na začátku práce. Nejprve byla provedena rešerše literatury a analýza mapových aplikací umožňujících vyhledávání tras. Blíže popsáno bylo 11 aplikací s touto funkcionalitou a z analýzy vyplynuly některé základní aspekty přístupnosti komunikací, které by měly být brány v potaz při další práci. Zajímavým zjištěním byl fakt, že žádná z analyzovaných aplikací není natolik komplexní, aby zohledňovala všechny parametry přístupnosti uvedené v návrhu metodiky kategorizace tras POV, z níž autor vycházel. Další cíl spočíval v definování kompletního seznamu všech relevantních chodníkových charakteristik a parametrů, které by měly do vyhledávání zasahovat, a ve vytvoření datového modelu sítě. K tomuto účelu posloužily jak výsledky analýzy existujících aplikací a odborná literatura, tak i testování v terénu. Bylo zamýšleno konzultovat a testovat chodníkové charakteristiky se samotnými vozíčkáři, nicméně k tomuto účelu se podařilo sehnat pouze jednoho dobrovolníka. Přestože dobrovolník, pan Fux, je v oblasti přístupnosti velmi znalý a aktivní, vnímá autor tento nízký počet vozíčkářů podílejících se na testování jako hlavní nedostatek této části práce. Nicméně i takové testování bylo velmi přínosné, umožnilo autorovi nahlédnout na problematiku přístupnosti z pohledu pohybově postižené osoby a zásadně ovlivnilo konečnou podobu navrženého datového modelu. Následujícím bodem byla analýza možných způsobů a datových zdrojů pro tvorbu geometrie i atributové složky sítě. V rámci tohoto bodu bylo nejvíc prostoru věnováno návrhu terénního mapování. Záměrem bylo definovat metodiku sběru dat, která by byla co nejjednodušší a co nejméně časově náročná tak, aby mohla být využita i mapovači bez vzdělání v geoinformatice a bez finančně nákladných zařízení pro přesné určení polohy, což jsou základní předpoklady pro její rozšíření. Efektivita této metodiky byla ověřena realizací terénního mapování v rámci vybrané části centra Brna. Zkoumána byla také alternativní metoda získávání dat o chodnících, a to prostřednictvím měření na panoramatických snímcích společnosti TopGIS. Na metodiku sběru dat navázala tvorba metodiky kategorizace a vizualizace komunikací. V tomto bodě autor vycházel z návrhu metodiky Pražské organizace vozíčkářů (příloha 3). Záměrem bylo co nejvíce respektovat stanovené limity pražské

88

metodiky, jelikož na její tvorbě se podílí (duben 2016) množství odborníků na bezbariérovou přístupnost, a zaměřit se hlavně na vizualizační stránku, kde autor spatřoval několik nedostatků, které byly potvrzeny také figurantem při testování v terénu. Nicméně změny ve vizualizaci s sebou nakonec přinesly i několik změn v limitech. Výsledný síťový graf (respektive datový model) představuje možný základ pro vytvoření mapové aplikace s touto tematikou. Už teď se ale dají definovat některé oblasti funkcionality, o které by mohl být rozšířen. Nabízí se například úprava generování instrukcí tak, aby lépe popisovaly cestu pro pěší (jako v případě 3.3.8 Handimap), jelikož generování instrukcí v extenzi ArcGIS Network Analyst, která byla pro vytvoření sítě využita, je zaměřeno primárně na automobilovou navigaci. Další možností může být například rozšíření síťového grafu o zastávky MHD, jakožto potenciální výchozí pozice pro vyhledání trasy, nebo umožnění zakreslení vlastní bariéry, které se vyhledaná trasa vyhne, uživatelem (jako v 3.3.3 OpenRouteService). Posledním zamýšleným krokem v rámci práce je prezentace navrženého vyhledávače a metodiky kategorizace a vizualizace tras Magistrátu města Brna, jakožto potenciální možnosti rozšíření funkcionality mapové aplikace zaměřené na přístupnost objektů, která je v současnosti pro MMB vytvářena.

89

POUŽITÁ LITERATURA A ZDROJE Monografie ARLINGHAUS, S. L.; ARLINGHAUS, W. C.; HARARY, F. Graph theory and geography: an interactive view. New York: Wiley, 2001. BONDY, J. A.; MURTY, U. S. R. Graph theory. Springer, 2008. ISBN: 978-1-84628-969-9 CIGNA, J.; DAVÉ, P. Specializing pedestrian maps to address the needs of people using wheelchairs: A case study in community-sustainable information systems, University of Maryland, 2009. DEMEL, J. Grafy a jejich aplikace. Praha: Academia, 2002. ISBN 80-200-0990-6. DUDORKIN, J. Operační výzkum. Vyd. 4. Praha: Vydavatelství ČVUT, 2002. ISBN 80- 01-02469-5. FILIPIOVÁ, D. Projektujeme bez bariér. 1. vyd. Praha: Ministerstvo práce a sociálních věcí, 2002, s. 104, ISBN 80-86552-18-7 HAGGETT, P. Network analysis in geography. London: Edward Arnold, i-xii, 1969. 348 s. ISBN 07-131-5746-1. HLINĚNÝ, P. Teorie grafů. Brno: Masarykova univerzita, 2008. 120 s. HORÁK, J. Prostorové analýzy dat. 3. vyd., Ostrava: VŠB-TU Ostrava, HGF, Institut geoinformatiky, 2011. 127 s. MATUŠKA, J. Bezbariérová doprava. Pardubice: Institut Jana Pernera, 2009. ISBN 97880-86530-62-8. Dostupné také z: http://kramerius.mzk.cz/search/handle/uuid:ec39203078a2-11e5-99af-005056827e52 MILLER, H.J. a S.L. SHAW. 2001. Geographic Information Systems for Transportation: Principles and Applications. New York: Oxford University Press. ISBN 9780195123944. OSMAN, R. Prostorová orientace a specifika prostorových rozhodnutí osob s pohybovým omezením. In Jana Temelová, Lucie Pospíšilová, Martin Ouředníček (eds). Nové sociálně prostorové nerovnosti, lokální rozvoj a kvalita života. 1. vyd. Plzeň: Vydavatelství a nakladatelství Aleš Čeněk, 2012. s. 77-98, 22 s. ISBN 978-80-7380-378-0.

90

RAPANT, P. Geoinformatika a geoinformační technologie. Ostrava: VŠB - Technická univerzita Ostrava, Hornicko-geologická fakulta, Institut geoinformatiky, 2006. ISBN 80248-1264-9. SIWEK, T. Percepce geografického prostoru. Praha: Česká geografická společnost, 2011. Geographica. ISBN 978-80-904521-7-6. TUČEK, J. Geografické informační systémy: principy a praxe. Praha: Computer Press, 1998. CAD & GIS. ISBN 80-7226-091-X. VAŠEK, L. Geografické informační systémy 5: Vektorová datová reprezentace. Zlín: Univerzita Tomáše Bati, 2013 VOLEK, J. a B. LINDA. Teorie grafů - aplikace v dopravě a veřejné správě. Pardubice: Univerzita Pardubice, 2012. ISBN 978-80-7395-225-9. WALLIS, W. D. A Beginner’s Guide to Graph Theory. Boston: Birkhäuser, 2007. ISBN: 978-0-8176-4484-0. Odborné články BEALE, L. et al. Mapping for wheelchair users: Route navigation in urban spaces. The Cartographic Journal, 2006, s. 68-81 CURTIN, K. M.. 2007. Network Analysis in Geographic Information Science: Review, Assessment, and Projections. Cartography and Geographic Information Science. Vol. 34, issue 2, s. 103-111. ISSN 1523-0406. CHIN, G. et al. Accessibility and connectivity in physical activity studies: the impact of missing pedestrian data. Preventive medicine, 2008, s. 41-45. FISCHER, M. M. GIS and Network Analysis. Vienna University of Economics and Business Administration, 2003, 16 s. GOODCHILD, M. F.. 1998. Geographic Information Systems and Disaggregate Transportation Modelling. Geographical Systems [online]. Vol. 5, issue 1-2, s. 19-44 [cit. 2016-03-01]. Dostupné z: http://www.geog.ucsb.edu/~good/papers/294.pdf KASEMSUPPAKORN, P.; KARIMI, H. A. A pedestrian network construction algorithm based on multiple GPS traces. Transportation research part C: emerging technologies, 2013,s. 285-300.

91

NEIS, P.; ZIELSTRA, D. Generation of a tailored routing network for disabled people based on collaboratively collected geodata. Applied Geography, 2014, s. 70-77. PARKER, J. S.; VANDERSLICE, E. Pedestrian Network Analysis. Portland, 2011 SOBEK, A. D.; MILLER, H. J. U-Access: a web-based system for routing pedestrians of differing abilities. Journal of geographical systems, 2006, s.269-287. TALICH, M.; KADLEC, M. Technologie přesné transformace normálních a elipsoidálních výšek [online]. [cit. 2016-03-014]. Zdiby: VÚGTK. Dostupné z: www.vugtk.cz/ingeocalc/media/documents/transformace-vysek_doc.pdf WATERS, N. M.. 1999. Transportation GIS: GIS-T. LONGLEY, Paul, M. F. GOODCHILD, D. J. MAGUIRE a D. W. RHIND. Geographical Information Systems: Principles, Techniques, Management and Applications. Hoboken: John Wiley & Sons, s. 827 - 844. ISBN 0471735450. Příspěvky ve sborníku BALLESTER, M. G.; PÉREZ, M. R.; STUIVER, J. Automatic pedestrian network generation. In: Proceedings 14th AGILE International Conference on GIS. 2011. s. 1-13. ELIAS, B. Pedestrian Navigation-Creating a tailored geodatabase for routing. In: Positioning, Navigation and Communication, 2007. WPNC'07. 4th Workshop on. IEEE, 2007. s. 41-47 FLETCHER, D Modeling GIS Transportation Networks. In: Proceedings of URISA, 2007, Vol. 2. Washington DC, s. 84–92 KASEMSUPPAKORN, P.; KARIMI, H. A. Data requirements and a spatial database for personalized wheelchair navigation. In: Proceedings of the 2nd international convention on rehabilitation engineering & assistive technology. Singapore Therapeutic, Assistive & Rehabilitative Technologies (START) Centre, 2008. s. 31-34. STARK, A. How to Design an Advanced Pedestrian Navigation System: Field Trial Results. In: Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems: Technology and Applications, Dortmund: IEEE, 2007, ISBN 978-1-4244-1347-8 VÖLKEL, T.; WEBER, G. RouteCheckr: personalized multicriteria routing for mobility impaired pedestrians. In: Proceedings of the 10th international ACM SIGACCESS conference on Computers and accessibility. ACM, 2008. p. 185-192.

92

Kvalifikační práce HAVLAS, J. Kartografické vyjádření mobility vozíčkářů v rámci brněnské MHD [online]. 2011 [cit. 2016-02-02]. Bakalářská práce. Masarykova univerzita, Přírodovědecká fakulta. Dostupné z: http://is.muni.cz/th/324011/prif_b/ HAVLAS, J. Návrh optimalizace dat uličního grafu města Brna pro síťovou analýzu [online]. Brno, 2015 [cit. 2016-05-02]. Diplomová práce. Masarykova univerzita, Přírodovědecká fakulta. Dostupné z: http://is.muni.cz/th/324011/prif_m/ KASEMSUPPAKORN, P. Methodology and algorithms for pedestrian network construction. 2011. PhD Thesis. University of Pittsburgh. KRCHŇÁČEK, R. Tvroba a užití map pro vozíčkáře [online]. Brno, 2014 [cit. 2016-0503]. Bakalářská práce. Masarykova univerzita, Přírodovědecká fakulta. Dostupné z: http://is.muni.cz/th/394136/prif_b/ OTRUSINOVÁ, J. Mapa přístupnosti města Brna pro vozíčkáře - teoretická východiska a vlastní řešení [online]. 2012 [cit. 2016-02-14]. Diplomová práce. Masarykova univerzita, Přírodovědecká fakulta. Dostupné z: http://is.muni.cz/th/222718/prif_m/ PANTUČKOVÁ, T. Síťové analýzy v GIS [online]. Praha, 2013 [cit. 2016-03-02]. Diplomová práce. ČVUT, Fakulta stavební. Dostupné z: http://maps.fsv.cvut.cz/diplomky/2013_DP_Pantuckova_Sitove_analyzy_v_GIS.pdf NUC, M. WheelGo - Plánovač tras pro vozíčkáře [online]. 2014 [cit. 2015-09-5]. Diplomová práce. ČVUT. Dostupné z: https://dip.felk.cvut.cz/browse/details.php? f=F3&d=K13136&y=2014&a=nucmarti&t=dipl SLADKÝ, J.. 2009. Síťové analýzy v GIS pro složky IZS [online]. Plzeň [cit. 2016-02-09]. Diplomová práce. Západočeská univerzita v Plzni, Fakulta aplikovaných věd. Dostupné z: http://www.kma.zcu.cz/DATA/zaverecne_prace/2009/Sladky__Sitove_analyzy_v_GIS_pro _slozky_IZS__DP.pdf. Normy a legislativa U. S. DEPARTMENT OF JUSTICE. ADA Standards for Accessible Design [online]. 2010. [cit. 2015-11-4]. Dostupné z: http://www.ada.gov/2010ADAstandards_index.htm Vyhláška č. 398/2009 Sb. o obecných technických požadavcích zabezpečujících bezbariérové užívání staveb. Dostupné z: http://www.tzb-info.cz/pravni-predpisy/vyhlaska-

93

c-398-2009-sb-o-obecnych-technickych-pozadavcich-zabezpecujicich-bezbarieroveuzivani-staveb Zákon č. 361/2000 Sb., o provozu na pozemních komunikacích a o změnách některých zákonů. Dostupné z: http://www.zakonyprolidi.cz/cs/2000-361 Elektronické dokumenty a webové stránky APP STORE. WheelNav [online]. [cit. 2015-8-11]. Dostupné z: https://itunes.apple.com/us/app/wheelnav/id1006634677?mt=8 Atlas přístupnosti centra města Brna pro osoby s omezenou schopností pohybu: mapa města 1:2 500 . [online]. 1. vyd. Brno: Magistrát města Brna, 2012. Dostupné z: https://www.brno.cz/fileadmin/user_upload/sprava_mesta/magistrat_mesta_brna/OZ/Atlas _pristupnosti_2012.pdf AXS Map [online]. [cit. 2015-9-7]. Dostupné z: http://www.axsmap.org/ BISHOP, A. M. Routino [online]. [cit. 2015-8-12]. Dostupné z: http://www.routino.org/ CENTRUM DOPRAVNÍHO VÝZKUMU. Opakovaně se vyskytující závady v projektování komunikací zejména pro chodce [online]. [cit. 2016-3-3]. Dostupné z: http://www.czrso.cz/clanky/opakovane-se-vyskytujici-zavady-v-projektovani-komunikaci -zejmena-pro-chodce/ ČESKÁ KOMUNITA OSM. Využití OSM [online]. [cit. 2016-2-19]. Dostupné z: http://openstreetmap.cz/vyuziti ČÚZK. ZABAGED-výškopis-úvod. © 2010 [cit. 2016-1-23]. Dostupné z: http://geoportal.cuzk.cz/(S(s1ajts5qurkgxu3flpxu1wed))/Default.aspx mode=TextMeta&text=vyskopis&side=vyskopis&head_tab DOPRAVNÍ PODNIK HLAVNÍHO MĚSTA PRAHY. Vyhledání spojení, [online]. © 19992013 [cit. 2015-8-12]. Dostupné z: http://spojeni.dpp.cz/ ESRI. ArcGIS 10.1 Geographic and Vertical Transformation Tables [online]. © 2012 [cit. 201-04-3]. Dostupné z: http://www.esri.de/~/media/esri-germany-group/esride/files/support/download-bereich/arcgis-102x-geographic_transformations.pdf ESRI. ArcGIS 10.3 for Desktop Help. 2014 [cit. 2015-11-5]

94

Geographic Information System Basics [online]. 2012 [cit. 201-2-5], 1. vyd. Dostupné z: http://2012books.lardbucket.org/pdfs/geographic-information-system-basics.pdf GisManager [online]. [cit. 2016-3-1]. Dostupné z: http://postgis.net/ GOOGLE. Mapy Google [online]. © 2016 [cit. 2016-02-05]. Dostupné z: https://www.google.cz/maps Go-ok, parking4disabled [online]. [cit. 2015-8-10]. Dostupné z: http://www.parking4disabled.eu/sk Handimap [online]. [cit. 2015-8-10]. Dostupné z: http://www.handimap.org/ ITO WORLD. Sidewalks and footways [online]. [cit. 2016-2-19]. Dostupné z: http://product.itoworld.com/map/126 Karta dostupnosti [online]. © 2011-2016 [cit. 2015-9-7]. Dostupné z: http://www.http://kartadostupnosti.ru/ MazeMap [online]. [cit. 2015-8-10]. Dostupné z: http://www.mazemap.com/ MĚSTO PLZEŇ. Plzeň, bezbariérové město [online]. [cit. 2016-4-6]. Dostupné z: http://gis.plzen.eu/sluzby/ NEXTGIS. Metro For All [online]. © 2014-2016. [cit. 2015-8-5]. Dostupné z: http://metro4all.org/ OpenRouteService [online]. © 2008-2016 [cit. 2015-8-5]. Dostupné z: http://openrouteservice.org/ OpenStreetMap [online]. [cit. 2016-4-3]. Dostupné z: http://www.openstreetmap.org/ OpenTripPlanner [online]. [cit. 2016-3-1]. Dostupné z: http://www.opentripplanner.org/ Open Transport Map [online]. [cit. 2016-2-120]. Dostupné z: http://opentransportmap.info/ OSRM - Open Source Routing Machine. [cit. 2016-3-7]. Dostupné z: http://projectosrm.org/

95

OSM WIKI. Datový model [online]. [cit. 2016-2-19]. Dostupné z: http://wiki.openstreetmap.org/wiki/WikiProject_Czech_Republic/Editing_Standards_and_ Conventions#Datov.C3.BD_model OSM WIKI. Map Features [online]. [cit. 2016-2-19]. Dostupné z: http://wiki.openstreetmap.org/wiki/Cs:Map_Features OSM WIKI. Sidewalks [online]. [cit. 2016-2-20]. Dostupné z: http://wiki.openstreetmap.org/wiki/Sidewalks pgRouting [online]. [cit. 2016-3-1]. Dostupné z: http://pgrouting.org/ POV. Metodika kategorizace tras a komunikací [online]. [cit. 2016-4-10]. Dostupné z: http://www.presbariery.cz/cz/ke-stazeni/category/7-metodika-a-koncepce? download=71:metodika-kategorizace-tras-a-komunikaci SEZNAM. Mapy.cz [online]. © 2016 [cit. 2015-02-05]. Dostupné z: http://www.mapy.cz/ SOZIALHELDEN. Wheelmap [online]. 2010 [cit. 2015-9-7]. Dostupné z: http://www.wheelmap.org/ STATUTÁRNÍ MĚSTO OLOMOUC. Bezbariérová Olomouc [online]. © 2012 [cit. 20158-7]. Dostupné z: http://www.olomouc.eu/obcan/socialni-sluzby/projekt-bezbarierovaolomouc/mapa-bezbarierovych-uprav TOPGIS. GisManager [online]. © 2009-2015. [cit. 2016-2-12]. Dostupné z: http://opentransportmap.info/ Verkehrsauskunft Österreich [online]. © 2014-2015[cit. 2015-8-6]. Dostupné z: http://www.verkehrsauskunft.at/ VIENNA CITY ADMINISTRATION. Vienna City Map [online]. 2012 [cit. 2016-4-7]. Dostupné z: http://www.wien.gv.at/stadtplan/en/ Vozejkmap [online]. [cit. 2015-9-9]. Dostupné z: http://www.vozejkmap.cz/ VÚGTK. GravCalc & hTrans [online]. © 2016 [cit. 2015-03-25]. Dostupné z: http://www.vugtk.cz/~kadlec/pgm/index.php

96

VZP ČR. Úhradový katalog VZP–ZP, Metodika [online]. 2016 [cit. 2016-4-9]. Dostupné z: https://webevzp.blob.core.windows.net/media/Default/dokumenty/ciselniky/ostatni/metodi ka-981.pdf Wikiloc [online]. [cit. 2016-2-20]. Dostupné z: http://www.wikiloc.com/wikiloc/home.do WU Wien Campus Map [online]. [cit. 2015-8-10]. Dostupné z: http://campus.wu.ac.at/

97

SEZNAM ZKRATEK API BPV CD ČÚZK DIME DPM ESRI FD ČVUT GDB GIS GNSS GPS GPX GÚ HP HTML ISKN MHD MU OOSP OOSPO ORS OSM OTM POV Sb. SHP S-JTSK TIGER UG MMB UCHO VFK VRP VÚGTK VZP ČR WGS-84 ZM

Application Programming Interface výškový systém Baltský po vyrovnání Compact Disc Český úřad zeměměřický a katastrální Dual Incidence Matrix Encoding další prvky mapy Environmental System Research Institute Fakulta dopravní, České vysoké učení technické geodatabáze geografický informační systém Global Navigation Satellite System Global Positioning System GPS Exchange Format Geografický ústav hranice parcel HyperText Markup Language Informační systém katastru nemovitostí Městská hromadná doprava Masarykova univerzita Osoba s omezenou schopností pohybu Osoba s omezenou schopností pohybu a orientace OpenRouteService OpenStreetMap OpenTransportMap Pražská organizace vozíčkářů Sbírka zákonů Shapefile Systém jednotné trigonomické sítě katastrální Topologically Integrated Geographic Encoding and Referencing Uliční graf Magistrátu města Brna Údržba chodníků výměnný formát katastru nemovitostí Vehicle Routing Problem Výzkumný ústav geodetický, topografický a kartografický Všeobecná zdravotní pojišťovna České republiky World Geodetic System 1984 Základní mapa

98

PŘÍLOHY 1. Síťový graf umožňující trasování pro OOSP (CD) 2. Reprezentativní fotografie jednotlivých úrovní kvality povrchu komunikací 3. Návrh metodiky kategorizace tras a komunikací Pražské organizace vozíčkářů 4. Ukázka návrhu metodiky sběru dat o chodnících FD ČVUT 5. Mapa přístupnosti komunikací (volná příloha)

99

Příl. 2: Reprezentativní fotografie jednotlivých úrovní kvality povrchu komunikací Kvalita povrchu 1

Kvalita povrchu 2

Příl. 2: Reprezentativní fotografie jednotlivých úrovní kvality povrchu komunikací Kvalita povrchu 3

Kvalita povrchu 4

Příl. 2: Reprezentativní fotografie jednotlivých úrovní kvality povrchu komunikací Kvalita povrchu 5

Příl. 3: Návrh metodiky kategorizace tras a komunikací Pražské organizace vozíčkářů (Pozn: Jedná se pouze o přepis textu, odkaz na kompletní návrh metodiky je ve zdrojích!) Tříúrovňový systém pro kategorizaci přístupnosti tras hodnotí: 1) sklon, šířku a kvalitu komunikace → značeno linií příslušné barevnosti 2) bodové bariéry na komunikaci – výškový rozdíl, zúžení, podélný skon, příčný sklon → značeno příslušným piktogramem 3) přechody a místa pro přecházení na komunikaci → značeno příslušným symbolem 1) Sklon, šířka a kvalita komunikace PŘÍSTUPNÁ - zelená - určené pro méně zdatné vozíčkáře, vozíčkáře bez doprovodu a elektrické vozíky - za běžných klimatických podmínek mají trasy pevný a rovný povrch, případně souvislý povrch s pravidelnými spárami do šířky max. 2 cm (např. rovná dlažba, kovový a dřevěný rošt); samostatně se vyskytující spáry, kolejiště a odvodňovací žlábky musejí být značeny žlutým výstražným trojúhelníkem (do šířky max. 6 cm) nebo červeným výstražným trojúhelníkem (při šířce nad 6 cm) - podélný sklon max. 6 % v neomezené délce, 6 % – 8 % max. 9 m - příčný sklon max. 4 % - šířka cesty min. 150 cm, krátké přímé průjezdy min. 120 cm - výškový rozdíl do 2 cm se nevyznačuje, výškový rozdíl vyšší než 2 cm musí být vyznačen symbolem bodové bariéry pro výškový rozdíl ČÁSTEČNĚ PŘÍSTUPNÁ - žlutá - určené pro zdatné vozíčkáře, vozíčkáře s doprovodem a elektrické vozíky - za běžných klimatických podmínek mají trasy pevný a rovný povrch, případně souvislý povrch s pravidelnými spárami do šířky max. 2 cm (např. dlažba, kovový a dřevěný rošt); samostatně se vyskytující spáry, kolejiště a odvodňovací žlábky musejí být značeny žlutým výstražným trojúhelníkem (do šířky max. 6 cm) nebo červeným výstražným trojúhelníkem (při šířce nad 6 cm) - podélný sklon max. 8 % v neomezené délce, 8 % – 12,5 % max. 9 m - příčný sklon max. 7 % do max. 4 % podélného sklonu, příčný sklon max. 4 % při podélném sklonu 4–12,5 % - šířka cesty min. 120 cm, krátké přímé průjezdy min. 100 cm - výškový rozdíl do 2 cm se nevyznačuje, výškový rozdíl vyšší než 2 cm musí být vyznačen symbolem bodové bariéry pro výškový rozdíl

Příl. 3: Návrh metodiky kategorizace tras a komunikací Pražské organizace vozíčkářů OBTÍŽNĚ PŘÍSTUPNÁ - červená - za běžných klimatických podmínek nemusejí mít trasy pevný a rovný povrch, souvislý povrch může mít pravidelné spáry širší než 2 cm (dlažba, kovový a dřevěný rošt); samostatně se vyskytující spáry, kolejiště a odvodňovací žlábky musejí být značeny žlutým výstražným trojúhelníkem (do šířky max. 6 cm) nebo červeným výstražným trojúhelníkem (při šířce nad 6 cm) - podélný sklon může být větší než 8 % v neomezené délce a větší než 12,5 % max. 9 m - příčný sklon může být větší než 7 % do max. 4 % podélného sklonu, příčný sklon může být větší než 4 % při podélném sklonu 4–12,5 % - šířka cesty může být užší než 120 cm, krátké přímé průjezdy mohou být užší než 100 cm - nevyznačuje se výškový rozdíl do 2 cm, výškový rozdíl vyšší než 2 cm musí být vyznačen symbolem bodové bariéry pro výškový rozdíl 2) Bodové bariéry Bodová bariéra – výškový rozdíl: žlutá – výškový rozdíl od 2 cm do 5 cm červená – výškový rozdíl nad 5 cm Bodová bariéra – zúžení: žlutá – zúžení méně než 80 cm, minimálně však 70 cm červená – zúžení méně než 70 cm Bodová bariéra – podélný sklon: žlutá – 12,5 % – 16,5 % v délce max. 3 m červená – více než 16,5 % při více než 3 m Bodová bariéra – příčný sklon: žlutá – 4 % – 7 % při podélném sklonu 4–12,5 % v délce max. 3 m červená – více než 7 % v délce max. 3 m Bodová bariéra – jiná bariéra: (např. povrch, vlakové kolejiště, odvodňovací žlábky…) 3) Přechody a místa pro přecházení Kategorizace přechodů a míst pro přecházení na komunikaci: zelený - snížený obrubník (max. 12,5 %) žlutý - sklopený obrubník (max. 40 %) nebo nedostatečně upravený snížený obrubník vysoký max. 5 cm červený - přechod bez úpravy

Příl. 4: Ukázka návrhu metodiky sběru dat o chodnících FD ČVUT

Příl. 4: Ukázka návrhu metodiky sběru dat o chodnících FD ČVUT