L’insegnamento intende fornire allo studente, attraverso lezioni teoriche ed esercitazioni quantitative con dati reali e su casi applicativi specifici, un approccio scientifico all’ingegneria dei trasporti con particolare attenzione agli ITS (Intelligent Transport Systems) ed a fargli acquisire una visione integrata della disciplina, considerando la forte interrelazione esistente tra trasporti e ICT.
Dopo una breve introduzione al concetto di sistema di trasporto e di pianificazione dei trasporti, verranno presentate le tecniche per il monitoraggio dei sistemi di trasporto e per la raccolta dei dati, i metodi di descrizione di un sistema domanda - offerta mediante modelli matematici ed i modelli di «interazione tra domanda e offerta».
La parte principale del corso intende invece focalizzarsi sulle problematiche relative all’adozione di sistemi di trasporto sostenibile ed al controllo e gestione della mobilità, considerando l’interazione tra trasporti e ICT, come anche la valutazione degli effetti sul comportamento dell’uso delle nuove tecnologie e degli ITS. Il corso presenta una panoramica sui sistemi ITS, sulle innovazioni tecnologiche e le loro applicazioni ai diversi modi di trasporto. In seguito vengono presentati i sistemi di informazione all’utenza con attenzione ai dati necessari per progettarli, con un’attenzione particolare ai big data ed agli open data. Casi studio ed esempi di applicazioni aiuteranno a fornire un quadro completo del settore.
Gli studenti saranno chiamati a mettere in pratica quanto visto a lezione in esercitazioni usando piattaforme ICT per la gestione dei sistemi di trasporto. Una parte del corso è dedicata allo sviluppo di un caso di studio dove gli studenti sono chiamati a portare a termine alcuni casi studio legati al mondo dei trasporti.

Le conoscenze acquisite attraverso il corso sono di tipo sia metodologico sia applicativo.
Le conoscenze di tipo metodologico si basano sull’acquisizione di teorie e metodi che permettono di sviluppare la capacità di concepire sistemi di trasporto "smart" attraverso l’utilizzo dell’ICT e di acquisire uno spirito critico nell’analisi dei sistemi di trasporto esistenti per farli evolvere verso una maggiore sostenibilità grazie anche all’ausilio delle nuove tecnologie. In particolare, lo studente sarà in grado di spiegare le principali componenti e tecnologie dei sistemi di trasporto intelligenti (ITS) e di relazionarle con i principi di progettazione dei sistemi di informazione all’utenza, per tutte le modalità di trasporto. Inoltre, lo studio dei metodi di raccolta dati e dell’utilizzo dei big data permette di analizzare la mobilità da un nuovo punto di vista, valutando quando e come i dati possano essere utilizzati a fini previsionali e quale sia la loro affidabilità rispetto ai metodi tradizionali.
Le conoscenze di tipo applicativo si acquisiscono, invece, attraverso i lavori richiesti agli studenti durante il corso, che prevedono l’analisi di casi reali ai quali applicare le teorie ed i metodi di analisi appresi. Ad esempio gli studenti acquisiscono la conoscenza dei costi dello spostamento in diversi scenari progettuali che permette di sviluppare l’abilità a prevedere la scelta modale degli utenti e di progettare sistemi di informazione all’utenza che ne faciliti gli spostamenti utilizzando i diversi modi di trasporto (intermodalità).
Le conoscenze teoriche acquisite durante il corso permettono di sviluppare: a) la capacità di considerare la tematica della mobilità all’interno di uno schema complesso, in cui l’ICT interagisce con i sistemi di trasporto; b) la capacità di sviluppare applicazioni per una migliore gestione della mobilità da parte dei decision makers e per facilitare gli spostamenti degli utenti rendendoli più sostenibili; c) la capacità di analisi di dati di mobilità (anche big data) con tecniche statistiche avanzate e di data mining e di utilizzarli per fornire informazioni mirate agli utenti; d) la capacità di valutare gli effetti dell'ICT sul comportamento degli utenti dei sistemi di trasporto e di individuare i limiti del loro sviluppo; e) la capacità di verificare l’utilizzo delle applicazioni ITS al trasporto pubblico, alla gestione delle flotte, ai sistemi di informazione all’utenza ed alla gestione della domanda di trasporto.
Gli studenti sono chiamati a mettere in pratica quanto appreso attraverso lo sviluppo di un caso di studio completo legato al mondo del car sharing. Il caso di studio di pone come obiettivo la costruzione di una piattaforma per la raccolta, memorizzazione ed analisi di dati provenienti da sistemi di car sharing disponibili sul web.

Lo studente deve possedere una buona conoscenza informatica e dei fondamenti della matematica.
E’ inoltre indispensabile che lo studente padroneggi i concetti di base di statistica.
Relativamente alle conoscenze nella disciplina dei trasporti, sarebbe preferibile che lo studente avesse già acquisito
le nozioni di domanda ed offerta.
Per lo sviluppo dei casi studio, lo studente deve aver conoscenze di reti, nonché dei normali linguaggi di programmazione, ed in particolare del
Linguaggio Python.

INTRODUZIONE AI SISTEMI DI TRASPORTO (4,5 ore)
• Definizione del sistema di trasporto: sistema territoriale delle attività (attrazione) e delle residenze (generazione); sotto-sistemi della domanda di trasporto e dell'offerta di trasporto.
• Caratteristiche della domanda (derivata, non derivata, indotta, latente) e dell'offerta di trasporto (infrastrutture e servizi).
• Impatti del sistema di trasporto (economici, ambientali, sociali)


LE NUOVE TECNOLOGIE PER LA GESTIONE DEI SISTEMI DI TRASPORTO ED I SISTEMI DI TRASPORTO INTELLIGENTI (ITS) (13,5 ore)
• Principale normativa europea con attenzione agli ITS e l’evoluzione dei sistemi di trasporto del futuro. La relazione tra trasporti e ICT, con attenzione agli ITS (Intelligent Transport Systems) (1,5 ore)
• Concetti fondamentali degli ITS (standard e architettura) e applicazione degli ITS nell’innovazione dei sistemi di trasporto, nella gestione della mobilità e nella definizione di politiche di trasporto (1,5 ore)
• Presentazione delle tecnologie per la gestione dei sistemi di trasporto collettivo (4,5 ore)
a) Advanced Communications Systems (ACS);
b) Automatic Vehicle Location (AVL) Systems;
c) In-Vehicle Diagnostic Systems;
d) Automatic Passenger Counter Systems;
e) Traffic Counter Systems
f) Electronic Payment Systems;
g) Real time fleet management systems;
h) Veicoli connessi (V2V, V2I) e veicoli autonomi.
• Standard di comunicazione all'interno dei mezzi, tra i mezzi e le centrali, tra le centrali e le terze parti (4,5 ore).
• Soluzioni ICT per le politiche dei trasporti e di gestione della mobilità (smart mobility e smart cities, partecipazione della collettività ai processi decisionali attraverso l’utilizzo delle nuove tecnologie, effetti dell'ICT sul comportamento degli utenti dei sistemi di trasporto) (1,5 ore)


CENNI SUI MODELLI DI TRASPORTO (6 ore)
• Modello di offerta di trasporto (1,5 ore) delimitazione e zonizzazione dell’area di piano e dell’area di studio; ampiezza zonale; grafo della rete di trasporto (nodi centroidi; nodi di rete, archi di rete, archi connettori, flussi, costi, percorsi).
• Modelli di domanda (4,5 ore) Struttura generale dei modelli di domanda. I modelli a stadi: modelli di generazione degli spostamenti, di distribuzione, di ripartizione modale e di assegnazione. I modelli comportamentali di scelta discreta o di utilità casuale (logit e probit).


OPEN DATA E REAL TIME DATA PER LA PIANIFICAZIONE E LA GESTIONE DEI SISTEMI DI TRASPORTO (3 ore)
• Fonti di dati open e real time (1,5 ore)
• Sistemi di supporto alle decisioni nella gestione della mobilità (Decision Support System e Decision Support Tool), definizione di Key Performance Indicators (KPIs) e presentazione degli indicatori attraverso la progettazione di dashboard (1,5 ore)

ANALISI E COLLEZIONE DEI DATI TRAMITE TECNOLOGIE ICT (13 ore)

• Uso di app per smartphone per la raccolta dei dati di mobilità degli utenti (1 ora)
• Analisi dei dati di mobilità di Google: Costruzione di matrici O/D, costruzione di zone, analisi dei percorsi, correlazione dei percorsi con la disponibilità di sistemi di trasporto pubblico (4,5 ore)
• Individuazione del mezzo di trasporto mediante GPS (4,5 ore)
• Analisi di testi dei social network ed estrazione di informazioni (3 ore)

CASO DI STUDIO – IL CAR SHARING (20 ore)
Gli studenti saranno chiamati sviluppare una applicazione che permetta di :
• Raccolta dati da piattaforme mediante scraping web
• Memorizzazione delle informazioni in database NO SQL – L’uso di MongoDB
• Analisi dei dati raccolti

L’insegnamento vede lezioni frontali alternate a esercitazioni pratiche mediante l’uso di software e calcolatori. Alcune tematiche saranno affrontate da esperti del settore che verranno a presentare direttamente alcuni argomenti.
La parte di esercitazioni verrà svolta usando i PC degli studenti che saranno chiamati a implementare semplici programmi al fine di raccogliere, memorizzare e analizzare i dati. Gli studenti lavoreranno in gruppi di tre persone, e saranno tenuti a scrivere una relazione sulle alcune delle esperienze di laboratorio. Il contenuto delle stesse sarà indicato durante le lezioni dal docente.

La natura del corso e l’offerta bibliografica attualmente disponibile non consentono di indicare un unico testo di riferimento,
e la frequenza di lezioni ed esercitazioni è indispensabile per un efficace processo di apprendimento.
Durante lo svolgimento del corso verranno di volta in volta indicati per ogni argomento i testi, gli articoli, le dispense, in inglese,
considerati utili per il completamento della formazione degli allievi.

A titolo esemplificativo, tali testi potranno essere tratti dei seguenti libri di testo:
- ICT for transport: opportunities and threats. Thomopoulos N., Givoni M., Rietveld P. (Eds.). NECTAR series on Transportation
and Communications Networks Research, Cheltenham: Edward Elgar. 2015. ISBN 978 1 78347 128 7.
- Modelling Transport, 4th Edition. Juan de Dios Ortúzar, Luis G. Willumsen. Wiley 2011. ISBN: 978-0-470-76039-0
- Urban Transportation Planning, MEYER M., MILLER E.J. McGraw-Hill 2001

Su alcune tematiche specifiche verrà inserito sul portale della didattica materiale in forma di dispense a cura del
docente e articoli, report, ecc.

L'esame di profitto consiste nella redazione di una relazione sulla parte di laboratorio (report di gruppo) il cui contenuto sarà indicato durante le lezioni dal docente. Ciascuna relazione sarà corretta e il voto (massimo 30 e lode) sarà proposto al gruppo.

Ciascun studente affronterà quindi una prova orale sugli argomenti del programma svolto e nell’effettuazione, durante il corso, di elaborati applicativi di approfondimento di tematiche discusse a lezione e/o affrontate durante le esercitazioni. Queste ultime si basano sull’utilizzo di dati e/o mappe forniti dal docente e verranno valutate assegnando un voto (massimo 30 e lode). L’esame orale potrà essere sostenuto solo in caso di votazione delle esercitazioni superiore a 18/30.
Il voto finale sarà dato dalla media pesata del voto orale (65%) e della relazione di gruppo (35%). Il voto massimo sarà 30 e lode.