En Suiza hay un mapa en tiempo real que muestra trenes y transporte público en vivo. Si haces zoom en una ciudad, puedes ver el transporte público en tiempo real, e incluso encontrar barcos.
Al activar y desactivar otras opciones, se puede ver mucha más información. https://maps.trafimage.ch/ch.sbb.netzkarte?lang=en&baselayer...
Es un mapa genial y sirve para hacerse una idea aproximada de cuántos trenes hay alrededor en un momento dado, pero es importante aclarar que no son datos de ubicación reales.
Parece que estima la ubicación sobre las vías combinando los horarios de los trenes con los retrasos previstos. No sé si SBB quiere mantener baja la visualización de retrasos o si considera que publicar datos reales es un riesgo de seguridad, pero varias veces me pareció falso.
Por ejemplo, un tren en el que viajaba se quedó detenido varios minutos entre dos estaciones, pero en el mapa aparecía como si hubiera seguido avanzando hasta las siguientes estaciones; cuando volvió a moverse, la app mostraba un retraso de 8 minutos.
También varias veces vi por la ventana que el tren apenas estaba entrando a una estación, mientras que en el mapa ya aparecía circulando entre estaciones.
Dicen que la tecnología de Signalbox compara instantáneas de datos de smartphones con datos de trayectorias de trenes para identificar en qué tren está un dispositivo.
Usa algoritmos avanzados que funcionan incluso con datos muy dañados, y que pueda determinar en qué tipo de tren va un smartphone sin seguimiento de ubicación en segundo plano ni hardware es un enfoque bastante interesante.
Por experiencia, funciona bastante bien. A mi hijo de 7 años le gusta ver trenes, así que usamos mucho este mapa para ver cuándo van a pasar.
No es perfecto, pero es bastante bueno.
Me pregunto qué app tiene siempre permitido el acceso a la ubicación y les está enviando esos datos.
Genial. Me encantan los mapas, así que caí fácil; lo revisé a las 4:41 p. m. PDT, es decir, a las 12:41 a. m. hora de Londres, y había un montón de trenes alrededor de Londres.
¿Qué hace toda esa gente en tren a esa hora?
[Editado: agregué PM]
carto.tchoo no ofrece ubicaciones reales en tiempo real. Solo accede a información de salidas, paradas, retrasos y cancelaciones, y con eso interpola la posición.
Por eso, si un tren va a la mitad de velocidad o está detenido pero no figura como retraso oficial, la ubicación deja de coincidir con la realidad.
El título importa bastante. Si no hubiera incluido real-time, es muy probable que este envío tampoco hubiera recibido tanta atención.
Si lo interesante son los votos, eso significa que hay más gente interesada en la red ferroviaria británica que en la francesa, y eso ya es un tema de composición demográfica.
O quizá el punto clave sea que la versión británica es en tiempo real y la francesa no. Aunque hagas zoom, no se ve que nada se mueva.
No es ninguna sorpresa. En todo lo relacionado con trenes, la versión francesa siempre está más completa que la británica.
Más que simplemente otro mapa de transporte público, habría estado mejor que incluyera una explicación técnica https://vgcgroup.co.uk/news/signalbox-for-train-locations/
Al leer ese artículo, parece que los datos provienen principalmente de la información de señalización ferroviaria, y que de alguna forma incorporan un poco de “IA”. Me da curiosidad saber cuál suele ser la distancia entre señales ferroviarias, con qué entrenaron la IA y qué hay más allá de simplemente mirar el mapa
Intenté hacer algo así, y la respuesta fue: es difícil
Hay una cola de mensajes que permite identificar la última posición reportada de un tren. Según la línea, se puede crear un mapa en tiempo real bastante preciso, pero primero hay que georreferenciar todos los identificadores de ubicación a coordenadas este/norte
Sin embargo, muchas líneas solo reportan el último movimiento en los puntos de parada de las estaciones. Como suelen ser líneas regionales, el mejor enfoque parece ser crear una especie de red de navegación por estima que tenga en cuenta el tipo de tren y el nivel de uso de la red
La distancia entre señales ferroviarias varía mucho según muchos factores: la forma de operación de las señales, el intervalo de circulación deseado, la velocidad máxima de operación, la distancia de frenado de servicio del material rodante a la velocidad de la línea, la disposición de la vía que afecta la seguridad, como los desvíos, la cantidad de aspectos luminosos de las señales, la distancia de visibilidad de las señales, si el deslumbramiento del sol afecta la visibilidad de las señales, etc.
Además, esto parte de la premisa de que ese tramo realmente usa señales junto a la vía. La mayor parte de la red lo hace, pero también hay bastantes excepciones que usan señalización en cabina o control de trenes basado en computadora
Sin tener relación alguna con ese sitio web, en los tramos que siguen el principio de bloqueo por circuitos de vía, la “información de señalización” de la que habla el artículo casi con seguridad será el feed Train Describer de Network Rail. Este feed reporta el headcode correspondiente a los berths de señalización en la disposición de la vía, y el sistema de señalización transfiere automáticamente el headcode cuando el tren activa circuitos de vía sucesivos o pasa por contadores de ejes
Train Describer solo puede reportar el headcode dentro de un berth, y un berth puede ser bastante largo. No ofrece el avance del tren segundo a segundo, así que es muy probable que el motor de mapeo de este sitio haga su propia interpolación para que el indicador de posición del tren parezca “moverse” en tiempo real. Sea cual sea el algoritmo o las entradas del modelo, llamarlo “IA” elimina la especificidad técnica
Si yo lo diseñara, probablemente combinaría la clase del tren, el tipo de material rodante y la velocidad de la línea para estimar su posición actual dentro de ese tramo de bloqueo. Y habría que tomar una decisión de producto: si cuando la posición se calcula mal el indicador del tren en el mapa debe saltar de golpe, o si conviene absorber suavemente el error a lo largo del siguiente tramo para evitar movimientos bruscos
En otras zonas, la posición del tren podría reportarse mediante GPS instalado en el material rodante, y en algunas regiones el paso de los trenes puede depender de reportes manuales del señalero, por lo que quizá no haya muchos datos para inferir la posición en tiempo real en el mapa. Parece muy poco probable obtener muchos datos precisos en tiempo real desde apps de smartphones, aunque podrían servir como una entrada ruidosa e incompleta para mejorar el modelo de cómo suele atravesar un tren un berth determinado
También hay un mapa para la red ferroviaria checa. Es una de las redes ferroviarias más densas del mundo, quizá incluso la más densa: https://grapp.spravazeleznic.cz
Por supuesto también existe una versión eslovaca, y la experiencia de usuario es mucho mejor https://mapa.zsr.sk/index.aspx
La versión polaca, al igual que su red ferroviaria, todavía se siente una o dos generaciones atrasada. Aun así, hay que decir que están invirtiendo mucho para ponerse al día https://portalpasazera.pl/MapaPociagow
Hace tiempo estuve mirando un poco GTFS(gtfs.org). Es un formato de feed de datos usado tanto para horarios como para actualizaciones en tiempo real, está basado en protobuf y sitios como estos lo usan ampliamente
La mayoría de los feeds de ubicación GTFS requieren una clave de API, pero también hay algunos lugares que comparten públicamente las actualizaciones de ubicación reales
Servicios como Google Maps también usan este método al integrar información de horarios de transporte público. Si tienes acceso, crear un mapa con actualizaciones en tiempo real es relativamente sencillo
GTFS se usa mucho y está “estandarizado”, pero cuando entras en los detalles reales es bastante tierra de nadie
Durante dos años, mientras desarrollaba http://mobility-bot.com/ como proyecto de tiempo libre, parseé feeds de alertas GTFS de varios proveedores, y con casi todos tuve que limpiar los datos en el pipeline. Hacían falta tareas como corregir problemas de Unicode, remapear IDs de rutas y agencias, y reescribir títulos y descripciones para que no fueran iguales
Además, hay que observar y capturar los datos a lo largo del tiempo para contar con un corpus que permita generalizar las reglas de parseo y limpieza
Fue una decisión acertada que la mayoría de estos proyectos se concentrara en un solo proveedor o en unos pocos proveedores relacionados. En cuanto intentas agregarlos, el problema se vuelve mucho más complicado
Esto parece mostrar solo el ferrocarril convencional de superficie. Si incluyeran las redes ferroviarias urbanas como el London Underground, o incluso el tren ligero y los tranvías de Manchester, aparecerían al menos varios cientos más.
El mapa también incluye el Tyne and Wear Metro del noreste de Inglaterra. No es perfecto, pero de los sistemas de seguimiento de trenes en tiempo real que he visto, es por mucho el más útil.
En el Reino Unido hay bastantes sistemas ferroviarios que no encajan del todo bien entre sí, y la calidad y utilidad de las apps también varía mucho.
1 comentarios
Opiniones de Hacker News
En Suiza hay un mapa en tiempo real que muestra trenes y transporte público en vivo. Si haces zoom en una ciudad, puedes ver el transporte público en tiempo real, e incluso encontrar barcos.
Al activar y desactivar otras opciones, se puede ver mucha más información.
https://maps.trafimage.ch/ch.sbb.netzkarte?lang=en&baselayer...
Parece que estima la ubicación sobre las vías combinando los horarios de los trenes con los retrasos previstos. No sé si SBB quiere mantener baja la visualización de retrasos o si considera que publicar datos reales es un riesgo de seguridad, pero varias veces me pareció falso.
Por ejemplo, un tren en el que viajaba se quedó detenido varios minutos entre dos estaciones, pero en el mapa aparecía como si hubiera seguido avanzando hasta las siguientes estaciones; cuando volvió a moverse, la app mostraba un retraso de 8 minutos.
También varias veces vi por la ventana que el tren apenas estaba entrando a una estación, mientras que en el mapa ya aparecía circulando entre estaciones.
Dicen que la tecnología de Signalbox compara instantáneas de datos de smartphones con datos de trayectorias de trenes para identificar en qué tren está un dispositivo.
Usa algoritmos avanzados que funcionan incluso con datos muy dañados, y que pueda determinar en qué tipo de tren va un smartphone sin seguimiento de ubicación en segundo plano ni hardware es un enfoque bastante interesante.
No es perfecto, pero es bastante bueno.
Mientras tanto, los trenes interurbanos en EE. UU. están en un estado bastante lamentable cuando sales del Northeast Corridor.
https://asm.transitdocs.com/
https://amtraker.com/map
Genial. Me encantan los mapas, así que caí fácil; lo revisé a las 4:41 p. m. PDT, es decir, a las 12:41 a. m. hora de Londres, y había un montón de trenes alrededor de Londres.
¿Qué hace toda esa gente en tren a esa hora?
[Editado: agregué PM]
La versión francesa también vale la pena: https://carto.tchoo.net
Parece más completa. Es interesante que un envío similar anterior en HN no recibiera atención, pero la versión del Reino Unido haya llegado arriba.
https://news.ycombinator.com/item?id=45249351
Por eso, si un tren va a la mitad de velocidad o está detenido pero no figura como retraso oficial, la ubicación deja de coincidir con la realidad.
O quizá el punto clave sea que la versión británica es en tiempo real y la francesa no. Aunque hagas zoom, no se ve que nada se mueva.
Más que simplemente otro mapa de transporte público, habría estado mejor que incluyera una explicación técnica
https://vgcgroup.co.uk/news/signalbox-for-train-locations/
Al leer ese artículo, parece que los datos provienen principalmente de la información de señalización ferroviaria, y que de alguna forma incorporan un poco de “IA”. Me da curiosidad saber cuál suele ser la distancia entre señales ferroviarias, con qué entrenaron la IA y qué hay más allá de simplemente mirar el mapa
Hay una cola de mensajes que permite identificar la última posición reportada de un tren. Según la línea, se puede crear un mapa en tiempo real bastante preciso, pero primero hay que georreferenciar todos los identificadores de ubicación a coordenadas este/norte
Sin embargo, muchas líneas solo reportan el último movimiento en los puntos de parada de las estaciones. Como suelen ser líneas regionales, el mejor enfoque parece ser crear una especie de red de navegación por estima que tenga en cuenta el tipo de tren y el nivel de uso de la red
Además, esto parte de la premisa de que ese tramo realmente usa señales junto a la vía. La mayor parte de la red lo hace, pero también hay bastantes excepciones que usan señalización en cabina o control de trenes basado en computadora
Sin tener relación alguna con ese sitio web, en los tramos que siguen el principio de bloqueo por circuitos de vía, la “información de señalización” de la que habla el artículo casi con seguridad será el feed Train Describer de Network Rail. Este feed reporta el headcode correspondiente a los berths de señalización en la disposición de la vía, y el sistema de señalización transfiere automáticamente el headcode cuando el tren activa circuitos de vía sucesivos o pasa por contadores de ejes
Train Describer solo puede reportar el headcode dentro de un berth, y un berth puede ser bastante largo. No ofrece el avance del tren segundo a segundo, así que es muy probable que el motor de mapeo de este sitio haga su propia interpolación para que el indicador de posición del tren parezca “moverse” en tiempo real. Sea cual sea el algoritmo o las entradas del modelo, llamarlo “IA” elimina la especificidad técnica
Si yo lo diseñara, probablemente combinaría la clase del tren, el tipo de material rodante y la velocidad de la línea para estimar su posición actual dentro de ese tramo de bloqueo. Y habría que tomar una decisión de producto: si cuando la posición se calcula mal el indicador del tren en el mapa debe saltar de golpe, o si conviene absorber suavemente el error a lo largo del siguiente tramo para evitar movimientos bruscos
En otras zonas, la posición del tren podría reportarse mediante GPS instalado en el material rodante, y en algunas regiones el paso de los trenes puede depender de reportes manuales del señalero, por lo que quizá no haya muchos datos para inferir la posición en tiempo real en el mapa. Parece muy poco probable obtener muchos datos precisos en tiempo real desde apps de smartphones, aunque podrían servir como una entrada ruidosa e incompleta para mejorar el modelo de cómo suele atravesar un tren un berth determinado
También hay un mapa para la red ferroviaria checa. Es una de las redes ferroviarias más densas del mundo, quizá incluso la más densa: https://grapp.spravazeleznic.cz
https://mapa.zsr.sk/index.aspx
La versión polaca, al igual que su red ferroviaria, todavía se siente una o dos generaciones atrasada. Aun así, hay que decir que están invirtiendo mucho para ponerse al día
https://portalpasazera.pl/MapaPociagow
Es una app genial con funciones útiles
Este es mi mapa de trenes baratos del Reino Unido
https://www.map.signalbox.io/?location=@52.86376,-2.32537,4....
Y este es un mapa de trenes del Reino Unido que, a pesar de ser de una “empresa privada”, no recibe subsidios
https://www.map.signalbox.io/?location=@52.86376,-2.32537,4....
Y también un mapa de trenes que ofrece algo apenas parecido a ventilación aprovechando que van cortando el aire a gran velocidad
https://www.map.signalbox.io/?location=@52.86376,-2.32537,4....
Hace tiempo estuve mirando un poco GTFS(gtfs.org). Es un formato de feed de datos usado tanto para horarios como para actualizaciones en tiempo real, está basado en protobuf y sitios como estos lo usan ampliamente
La mayoría de los feeds de ubicación GTFS requieren una clave de API, pero también hay algunos lugares que comparten públicamente las actualizaciones de ubicación reales
Servicios como Google Maps también usan este método al integrar información de horarios de transporte público. Si tienes acceso, crear un mapa con actualizaciones en tiempo real es relativamente sencillo
Durante dos años, mientras desarrollaba http://mobility-bot.com/ como proyecto de tiempo libre, parseé feeds de alertas GTFS de varios proveedores, y con casi todos tuve que limpiar los datos en el pipeline. Hacían falta tareas como corregir problemas de Unicode, remapear IDs de rutas y agencias, y reescribir títulos y descripciones para que no fueran iguales
Además, hay que observar y capturar los datos a lo largo del tiempo para contar con un corpus que permita generalizar las reglas de parseo y limpieza
Fue una decisión acertada que la mayoría de estos proyectos se concentrara en un solo proveedor o en unos pocos proveedores relacionados. En cuanto intentas agregarlos, el problema se vuelve mucho más complicado
Esto parece mostrar solo el ferrocarril convencional de superficie. Si incluyeran las redes ferroviarias urbanas como el London Underground, o incluso el tren ligero y los tranvías de Manchester, aparecerían al menos varios cientos más.
En el Reino Unido hay bastantes sistemas ferroviarios que no encajan del todo bien entre sí, y la calidad y utilidad de las apps también varía mucho.