Comparador de precios de los servicios de taxi

Jiang, TieLin (2017). Comparador de precios de los servicios de taxi. Thesis (Master thesis), E.T.S.I. de Sistemas Informáticos (UPM).

Description

Title: Comparador de precios de los servicios de taxi
Author/s:
  • Jiang, TieLin
Contributor/s:
  • Gil Rubio, Francisco Javier
Item Type: Thesis (Master thesis)
Masters title: Ingeniería Web
Date: 1 July 2017
Subjects:
Freetext Keywords: Transporte, Django, Google Maps, Android, Proceso Unificado. transport, Django, Google Maps, Android, Unified Process
Faculty: E.T.S.I. de Sistemas Informáticos (UPM)
Department: Sistemas Informáticos
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

Un servicio que, aglutinando todas las opciones de transporte disponibles de Uber, Cabify, Mytaxi, Emov, Car2go en ese momento, ofreciese información de todos los factores que afectana la tarifa del trayecto: demanda, tráfico, distancia, día, y hora. Lo más importante es el precio y la opción de usabilidad. Para realizar, tomando la metodología de proceso unificado para desarrollo, construir RESTful API con Django para los recursos de cada servicios de taxi, calculando los precios de diferentes servicios de taxi, según la tarifa de cada uno de ellos. También pide los datos de transporte con Google Maps API y elige la ruta más barata para cada uno. La parte de Android se geolocaliza con GPS del propio móvil y hace petición al servidor propio. Desde la app se puede comparar los precios, ver donde están los coches cercanos de cada servicio y pedir taxi desde la app. Además, durante el viaje con el sensor de aceleración se ajustan los precios de los servicios. El algoritmo de calcular la tarifa es muy importante de este proyecto. Por un lado, el servicio de Cabify tiene precio fijo, por otro lado, los demás tienen diferentes tarifa sobre la distancia y tiempo. Al principio hay que sacar los tres modos de estimación de Google Maps: best_guess, optimista, pesimista para ajustar sobre cada servicio y el tiempo realizado de un trayecto,como taxi corre más rápido por la noche que mañana. El siguiente paso es capturar los datos de trayecto a través de móviles, se sube los datos de trayecto para analizar el transporte, poco a poco monta un sistema de la estimación automático e inteligente. ABSTRACT A service that, combining all the available transport options of Uber, Cabify, Mytaxi, Emov, Car2go at that time, offered information of all the factors that affect the fare of the trip: demand, traffic, distance, day, and time. The most important thing is the price and usability option. To perform, you must build REST ful API with Django for the resources of each taxi services, calculating the prices of different taxi services, according to the tariff of each one of them. It also requests the transport data with GoogleMap API and chooses the cheapest route for each. The Android part is geolocated with GPS of the mobile itself and makes request to the own server. From the app you can compare prices, see where are the cars near each service and ask for taxi from the app. In addition, during the trip with the acceleration sensor the prices of the services are adjusted. The algorithm of calculating the rate is very important for this project. On the one hand, the Cabify service is fixed price, on the other hand, the others have different rates over the distance and time. At first you have to remove the three modes of estimation of Google Maps: best_guess, optimistic, pessimistic to adjust on each service and the time made for a journey,as taxi runs faster at night than tomorrow. The next step is to capture the path data via mobile, upload the path data to analyze the transport, gradually set up an automatic and intelligent estimation system.

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Item ID: 48237
DC Identifier: https://oa.upm.es/48237/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:48237
Deposited by: Biblioteca Universitaria Campus Sur
Deposited on: 24 Oct 2017 06:48
Last Modified: 24 Oct 2017 06:48
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