A path learning approach for building accessibility topologies

According to World Healt Organization statistics, about 15% of the world’s population, which represents over a billion people, presents some form of physical disability or mobility impairment, which may be congenital or as a result of injury, where aging disease is the most common reason. This number is supposed to grow rapidly, as the EU population gets progressively older. Our cities collect a multiplicity of obstacles and barriers because they are usually built for able-bodied users. This represents one of the main issue for those users who are obliged to move around in their everyday life with manual or motorized wheelchairs. This thesis, as a part of the Maps for Easy Paths (MEP) polisocial project, aims at defining and developing a set of tools for the enrichment of cartographic maps with accessibility information regarding the pedestrian routes usually adopted by users affect by mobility impairments. This work takes care of building a system able to elaborate and supply information through an automatic procedure, in order to show a suitable path for each user based on its mobility conditions. The research work described throughout this thesis aspires to the problem resolution adopting an unsupervised and neural network based algorithm, designed to cluster the collected routes, and to extract the accessibility of areas within a city. The described method takes into account the geo-tagged information supplied by users using two applications developed for mobile devices, i.e., smartphones and tablets, considering the collected routes and physical barriers. This correspond to a step toward the visualization of cartographic heat maps where the degree of accessibility can be identified by simply looking at different colored areas.

In accordo con quanto riportano le statistiche dell’Organizzazione Mondiale della Sanità, circa il 15% della popolazione mondiale, approssimativamente circa un miliardo di persone, presenta una qualche forma di disabilità fisica o menomazione motoria, la quale può essere congenita o dovuta ad una ferita, dove l’invecchiamento è una delle cause più comuni. Queste cifre sono destinate ad un rapido aumento, poiché il numero di anziani nell'Unione Europea è in forte crescita. Le nostre città a misura di utenti normodotati, collezionano una molteplicità di barriere fisiche e ostacoli. Questi rappresentano un serio impedimento per chi è costretto a muoversi quotidianamente con uno mezzo quale puó essere una carrozzina manuale o motorizzata. Questo lavoro di tesi, in quanto parte del progetto polisocial Maps for Easy Paths (MEP), ha come obiettivo quello di definire e sviluppare un insieme di strumenti per l’arricchimento di mappe cartografiche contenenti informazioni sull’accessibilità dei percorsi pedonali urbani abitualmente utilizzati da utenti affetti da disabilità motorie. Questo lavoro si fa carico di costruire un sistema capace, tramite una procedura automatica, di elaborare e fornire dati, al fine di mostrare il percorso ottimale per ogni utente basato sulle sue condizioni di mobilità. Il lavoro di ricerca, descritto in questo lavoro di tesi, mira alla risoluzione del problema adottando un algoritmo non supervisionato basato su reti neurali, capace di raggruppare i percorsi tracciati e di estrarre l’accessibilità delle aree all'interno di una città. Il metodo descritto prende in considerazione informazioni geo-localizzate, riportate dagli utenti stessi attraverso due applicazioni sviluppate per dispositivi mobili (smartphone e tablet), considerando i percorsi tracciati dagli utenti e le barriere architettoniche. Questo corrisponde ad un ulteriore passo verso la visualizzazione di mappe cartografiche colorate, in cui il grado di accessibilità possa essere individuato osservando semplicemente la colorazione delle diverse aree.