Web Service para Geolocalização de Ônibus

Hoje vamos montar um webservice em PHP para localizar ônibus.

Atualmente ouve-se falar muito sobre cidades inteligentes e como construir aplicativos que tornem a vida das pessoas mais agradável, e para isso o governo está investindo bastante em TI.

Algumas linhas tiveram um GPS instalado em cada ônibus, e os dados desse GPS vão para o servidor da SPTrans de ip “200.189.189.54“. Para consultar os dados dele, vamos precisar enviar alguns comandos e para isso precisamos saber como o sistema de ônibus está organizado.

Os ônibus funcionam através de corredores, então a primeira coisa a ser feita será identificar esse corredores:

Campo Limpo código 8
Expresso Tiradentes código 9
Inajar de Souza código 3
Parelheiros código 7
Paes de Barros código 1
Pirituba código 2
Santo Amaro código 10

Agora que sabemos o código vamos dar o primeiro comando:

http://200.189.189.54/InternetServices/ParadasPorCorredor?cb=jQuery172021167572867125273_1359796403660&codigoCorredor={codigo}



Vamos analisar agora o retorno que recebemos em json:

{“CodigoParada”:700016474,”Endereco”:”R CRUZEIRO\/ R ANHANGUERA”,”Latitude”:-23.523134,”Longitude”:-46.65309,”Nome”:”ANHANGUERA B\/C”

Onde os campos são:

CodigoParada = código do próximo ponto que ele vai parar
Endereco = endereço do próximo cruzamento
Latitude = ponto de lat dele
Longitude = ponto de long dele
Nome = qual o nome desse ônibus

E recebemos os dados de todos os ônibus daquela linha no momento. Um dado importante que podemos tirar com isso, é saber exatamente quantos ônibus temos circulando naquele corredor no momento.

Agora basta selecionar um ônibus na lista e pronto! Podemos fazer uma nova consulta e verificar quais os dados da próxima parada e medir quanto tempo falta para chegar lá. No caso o comando seria esse:

http://200.189.189.54/InternetServices/Previsao?cb=jQuery172032039905060082674_1359795074526&codigoParada={código da próxima parada }



Com esse comando, podemos descobrir muitas coisas e se analisarmos bem, existem alguns dados valiosos. Como quais são os pontos que este ônibus passa, qual a hora de chegada prevista para cada ponto, quais os pontos de lat e log e qual a hora prevista para o ônibus terminar o trajeto.

Com todas essas informações, podemos construir muitos aplicativos que podem nos ajudar a ter uma cidade melhor.