Lidé na fakultě
Ing. Alena Kubáčová

Ing. Jana Kaliková, Ph.D.; Ing. Jan Procházka

Projekt se zaměřuje na experimentální výzkum dynamiky Wi-Fi signálů při průchodu různými materiály a analýzu chování mobilních zařízení při vysílání rámců Probe Request. Hlavním cílem je nasbírat reálná data a propojit je s principy šíření signálu v látkovém prostředí z pohledu teoretické fyziky. Tento přístup nabízí detailní pohled na chování mobilních zařízení v rámci pasivního mobilního crowdsensingu a přispívá k optimalizaci využití Wi-Fi technologií nejen v dopravním sektoru, například při umisťování senzorů na zastávkách či v dopravních prostředcích. Řešitelka projektu dlouhodobě zkoumá modelování a testování pasivních mobilních crowdsensingových technologií v dopravním prostředí, zahrnující zjišťování počtu cestujících, detekci osob na zastávkách a modelování dopravních toků pro optimalizaci veřejné dopravy. Její dosavadní výzkum potvrdil efektivitu této technologie a ukázal rozpětí aplikačního potenciálu. Pro validní výsledky projektu je nezbytné vytvořit rozsáhlé datové sady založené na reálných měřeních, důvěryhodných datech a propojit je s teoretickou fyzikou. Projekt zahrnuje experimenty s umisťováním vysílače a přijímače kolem překážek, zkoumání vlivu různých materiálů, změny vzdáleností a použití různých typů antén. Data, zejména hodnoty RSSI (Received Signal Strength Indication), v souvislosti s ostatními parametry budou analyzována a zpracována pomocí programovacího jazyka Python. Použity budou vlastní algoritmy a scripty, a také nástavba Python pro Excel. Další část projektu zahrnuje vytvoření dokonale stíněného prostředí pro měření frekvence vysílání rámců Probe Request, což umožní detailní analýzu rozdílů mezi zařízeními, operačními systémy a aplikacemi. První část výzkumu se zaměřuje na analýzu prostupnosti materiálů Wi-Fi signálem, zahrnující vliv výkonu zdroje, vzdálenosti a směrovosti antén. Výsledky této části budou prezentovány prostřednictvím tabulek, grafických vizualizací a simulačních modelů. Druhá část analyzuje frekvenci a vzorce vy

2025 - 2025

Studentská grantová soutěž ČVUT - SGS25/069/OHK2/1T/16

Ing. Marek Kalika, Ph.D.; Ing. Jan Krčál, Ph.D.; Ing. Alena Kubáčová

V tomto dvouletém projektu se zaměřujeme na vývoj inovativního senzoru pro pasivní mobilní crowdsensing, jeho softwarovou konfiguraci a vytváření metodiky pro optimální zpracování a analýzu získaných dat. Hlavním cílem je vytvoření dynamického modelu, který bude sloužit k optimalizaci různých aspektů veřejné hromadné dopravy a jejímu monitoringu. V prvním roce projektu se zaměříme na sestavení a testování senzoru s využitím Raspberry Pi 5 a vývojem přizpůsobeného softwaru pro sběr a filtraci dat. Senzor bude speciálně navržen pro efektivní pasivní zachytávání Probe Requests z Wi-Fi rámců mobilních zařízení cestujících a bude schopen ukládat, filtrovat a odesílat předzpracovaná data na server. Druhý rok projektu je věnován analýze shromážděných dat a vytvoření modelu pro reálné použití v systémech veřejné dopravy. Cílem je efektivně identifikovat cestující, vytvořit jejich cestovní trasy a vytvářet přepravní toky. Během tohoto procesu bude kladen důraz na rozpoznávání typů zařízení podle MAC adres, zahrnutí randomizace MAC adres a použití de-randomizačních algoritmů pro přesnější identifikaci zařízení. Možná spolupráce s Ústavem logistiky a managementu dopravy Fakulty dopravní a Institutem mikroelektronických aplikací přináší projektu dodatečnou hodnotu v podobě expertízy a možnosti implementace výsledků do reálného prostředí. To zajistí, že výzkum nebude pouze teoretický, ale bude mít i praktický dopad. Výsledky projektu budou prezentovány na mezinárodních konferencích a publikovány v prestižních vědeckých časopisech, což umožní šíření poznatků a zvyšuje viditelnost a význam výzkumu. Tato snaha přispěje k posílení postavení Fakulty dopravní jako inovátora v oblasti inteligentních dopravních systémů a smart cities řešení. Projekt přináší přelomový přístup k řešení problémů veřejné dopravy, poskytuje nové možnosti pro optimalizaci a zlepšování služeb a představuje příspěvek k udržitelnému rozvoji měst. Jeho realizace umožní hlubší pochopení dynamiky veřejné dopra

2024 - 2025

Studentská grantová soutěž ČVUT - SGS24/105/OHK2/2T/16

Ing. Jana Kaliková, Ph.D.; Ing. Alena Kubáčová; Ing. Jan Procházka

Znalost programovacího jazyka Python patří v dnešní době mezi stěžejní znalosti každého inženýra. V roce 2022 byla na FD vytvořena intranetová platforma pro podporu online studia základů tohoto programovacího jazyka. Na Fakultě dopravní od 3. semestru studují studenti v rámci specializací. Každá specializace potřebuje jiné znalosti i v rámci programování. Touto platformou bychom chtěli do budoucna poskytnout konkrétní portfolio znalostí pro každou z nich. V roce 2023 se zaměříme na rozšíření kurzu pythonu o kompetence potřebné v rámci studia specializace ITS (inteligentní doprvní systémy) na FD. Hlavním cílem projektu je rozšíření intranetové platformy, která v současné době obsahuje 3 kurzy, o pokročilé nástroje programování v Pythonu se zaměřením na specializaci ITS.

2023 - 2023

Vnitřní soutěž PPSR

Ing. Jana Kaliková, Ph.D.; Ing. Jan Procházka

Crowdsensing a s ním spojená problematika, např. osobních nositelných zařízení, má v různých oborech v dnešní době díky dostupnosti moderních technologií a technických prvků velký potenciál růstu a uplatnění. Zatím je tato problematika nedostatečně vědecky prozkoumaná či současně nedostatečně zkoumaná a ani neexistují dostupná komerční řešení pro nasazení v běžné praxi. Nejen v době současné koronavirové krize by crowdsensingové technologie našly široká multioborová uplatnění. Lze je využít jako zdroje cenných statistických dat pro statistiky přesunu obyvatel po městě (např. pro plánování dopravní obslužnosti), autorizace přístupů (na základě oprávnění, zakoupení ticketů, vstupenek, jízdenek apod.), navádění a navigace (hledání volného parkovacího místa či např. navedení osoby na nástupištní platformu dle jeho zakoupené jízdenky) či např. identifikace počtu osob v určitém prostoru (počet lidí ve voze, v čekárně na nádraží, v obchodním centru, centru města apod.), tak i komerční využití (obchodní centra, památky, zábavní parky apod.) a mnoho dalšího. Crowdsensingové a s nimi spojené technologie (nositelná zařízení, biometrie) je však možné využít i pro měření jiných veličin - např. znečištění okolního vzduchu pomocí měření saturace kyslíku v krvi, anonymní demografické statistiky (národnost, věk, pohlaví), prediktivní analýzy, měření a sledování hodnot pro lékařské účely či např. výměna dat mezi zařízeními, která by zajistila zpětnou identifikaci osob, které byly v blízkosti přenašeče nebezpečné nemoci apod. Cílem projektu je identifikovat nejvhodnější potenciální aplikace těchto technologií primárně aplikovaných na dopravní tématiku s ohledem na jejich přínos současné společnosti. Následně budou tyto aplikace modelovány a empiricky zkoumány.

2022 - 2023

Studentská grantová soutěž ČVUT - SGS22/122/OHK2/2T/16

Ing. Jana Kaliková, Ph.D.; Ing. Alena Kubáčová; Ing. Jan Procházka

Bude vytvořena a realizována ucelená platforma - webové prostředí na intranetu FD s přístupem pro všechny zaměstnace a studenty FD. Stránky budou rozděleny do 3 sekcí podle úrovně znalostí. Pro každou sekci budou vytvořeny komplexní výukové materiály pro 14 výukových týdnů cvičení. Kromě základních materiálů budou webové stránky obsahovat množství řešených příkladů k řešené problemtice, interaktivní odkazy na oficiální dokumentaci Pythonu, dále personalizované prostředí pro každého uživatele s možností ukládání svých řešení a v neposlední řadě i diskusní fórum, kde uživatelé budou moci žádat o radu a sdílet své znalosti.

2022 - 2022

Vnitřní soutěž PPSR