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Interpolated real-time mobility data implementation in digital twins

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Version PDF originaleRésumé
Les Digital Twins (DTs) transforment la manière dont les systèmes de mobilité urbaine sont visualisés, analysés et gérés. Cependant, les solutions actuelles peinent à offrir des représentations 3D fluides et en temps réel en raison de flux de données clairsemés et irréguliers provenant de multiples opérateurs. Cette étude présente une architecture innovante pour la visualisation en temps réel de transports publics multimodaux, intégrant des sources hétérogènes telles que les flux GTFS-RT (De Lijn) et les données GeoJSON (STIB, SNCB). Nous proposons un pipeline d’interpolation basé sur SLERP afin d’animer ces données de manière cohérente. Une étude de cas dans la Région de Bruxelles-Capitale démontre une meilleure fluidité visuelle, une moindre dépendance aux mises à jour, une conversion géospatiale précise via Cesium et une préparation pour un déploiement web évolutif. Les limites et perspectives, notamment via CesiumJS et Three.js, sont également discutées.
Abstract
Digital Twins (DTs) are transforming how urban mobility is visualized, analyzed, and managed, yet current systems struggle to deliver real-time, smooth 3D representations due to sparse and irregular data from multiple providers. This study introduces a novel architecture for real-time Digital Twin visualization of multi-modal public transport by integrating heterogeneous data sources, including GTFS-RT feeds (De Lijn) and GeoJSON-based streams (STIB, SNCB). We address key technical challenges in animating incomplete mobility data by implementing a SLERP-based interpolation pipeline that ensures consistent and visually smooth motion. A Brussels-Capital Region case study demonstrates reduced dependency on update frequency, improved rendering smoothness, accurate geospatial conversion via Cesium, and readiness for scalable web deployment. Limitations and future directions, such as browser-based implementations with CesiumJS and Three.js, are also discussed.
Pour citer cet article
A propos de : Susheel NATH
FARI – AI for the Common Good Institute
Vrije Universiteit Brussel (VUB)
Susheel.nath@fari.brussels
A propos de : Valentin MARCHAND
ISIB – Institut Superior Industriel de Bruxelles
Valentinmarchand02@gmail.com
A propos de : Carl MÖRCH
FARI – AI for the Common Good Institute
Université Libre de Bruxelles (ULB)
Carl.morch@fari.brussels
A propos de : Martin CANTER
FARI – AI for the Common Good Institute
Vrije Universiteit Brussel (VUB)
Martin.canter@fari.brussels

