Sviluppo di un indice di compatibilità per la mobilità ciclistica

This work aimed to obtain models that can value the compatibility about bicycling of roadways, intersections and paths. In this way it would be possible to understand how transportation system features affect the cyclist choice for the path. These models refer to daily bicycle mobility, not to occasional or recreational trip purposes; promotion and defense of non-occasional bicycle mobility would be found useful to reduce some traffic issues in city like Milan. Most of data needed for the research have been taken from this city. In the same way most of cyclist called to take a survey daily cross the streets of Milan. The work is based on two main keys: an on-line survey for bicyclist to value some videos about streets, intersections and path; the use of least squared error regression to obtain models for streets compatibility, intersections compatibility, paths compatibility and paths total cost. Models have been implemented through scripts into a software to create a usable tool for selecting the optimal path for the cyclist; this tool have been used in some real world examples to value strengths and weaknesses. The aim of this work has been reached with models creation and identification; moreover it has been found some issues and potential developments that can be implemented future works.

L'obiettivo del presente lavoro risiede nell'identificazione di una serie di modelli che sappiano stimare l'indice di compatibilità tra mobilità ciclistica e tratti stradali, intersezioni o interi percorsi. In questo modo si riuscirebbe a comprendere come le varie caratteristiche del sistema di trasporto (infrastrutture, interazione con altri utenti della strada e normativa) vanno ad influire sulle scelte di percorso operate dai ciclisti. Questi modelli si rivolgono quindi alla mobilità ciclistica non occasionale e nemmeno ricreativa, bensì ad una mobilità quotidiana, la cui valorizzazione, promozione e difesa, potrebbe rivelarsi utile per la risoluzione di alcuni problemi di mobilità all'interno delle grandi città come Milano. Da questa città e dai suoi ciclisti si è voluto attingere per l'acquisizione dei dati necessari per l'identificazione dei modelli. La metodologia di lavoro si basa su due punti fondamentali: l'utilizzo di un questionario on-line corredato di filmati relativi all'utilizzo delle infrastrutture e la regressione lineare ai minimi quadrati per l'identificazione dei modelli. I modelli ottenuti sono stati implementati all'interno di un software in modo tale da creare uno strumento vero e proprio per l'identificazione del percorso ottimale dal punto di vista dei ciclisti; in seguito si è utilizzato questo strumento su alcuni casi reali per evidenziarne i punti di forza e i punti deboli. Al termine del lavoro si può affermare che l'obiettivo prefissato è stato raggiunto. Durante l'intero iter si è potuto inoltre individuare alcuni aspetti che potrebbero essere approfonditi in futuro.