#gtfs — Public Fediverse posts

Self-Hosted Google Maps egy Raspberry Pi-n

Mindig is lenyűgözött az a gondolat, hogy a saját négy falunk között is fusson egy olyan térkép szolgáltatás, ami nem függ az internetkapcsolattól. Egy olyan „Google Maps”, ami a saját gépemen fut, a saját adataimat használja, és akkor is működik, ha épp nincs net. Az inspiration a N.O.M.A.D. (Network of Offline Mapping and Discovery) projektből jött, akik egy teljes offline szolgáltatás stack-et álmodtak meg. Az ő nyomdokaikon haladva építettem meg a saját verziómat, ami egy Raspberry Pi-n fut, Docker konténerekben, és teljes Magyarországot lefedi.

A hardver – Mi ez a gép?

A szolgáltatás a xorp-archive.xorp.hu nevű gépemen fut, ami nem egy átlagos Raspberry Pi. Egy Raspberry Pi ARM64 architektúrájú eszköz, 8 GB RAM-mal, NVMe HAT kiegészítővel és egy 1 TB-os Crucial CT1000E100SSD8 NVMe SSD-vel. Ez nem a régi SD kártyás megoldás – az NVMe sebessége és megbízhatósága nélkülözhetetlen egy ilyen adatigényes stack működtetéséhez. A gép Ubuntu 24.04 LTS-t futtat, a kernel pedig a Raspberry Pi-hez optimalizált 6.8.0-1057-raspi.

Az ötlet – Miért építsünk offline térképet?

A válasz egyszerű: szabadság. Amikor nincs internet, vagy korlátozott a sávszélesség, a legtöbb térkép szolgáltatás használhatatlanná válik. Gondoljunk csak egy kirándulásra a Pilisbe, egy külföldi utazásra roaming nélkül, vagy épp egy olyan helyzetre, ahol az adatvédelem miatt nem szeretnénk külső szolgáltatókra bízni magunkat. Egy offline térkép ezekre mind megoldást nyújt.

A stack négy fő komponensből áll, amelyek Docker konténerekben futnak:

• OSM Tile Server – a térkép csempék (tile-ok) kiszolgálása
• Photon – címkeresés, geokódolás
• GraphHopper – útvonaltervezés (autó, bicikli, gyalogos)
• GraphHopper PT – tömegközlekedési útvonaltervezés (MÁV, Volánbusz, BKK)
• MapLibre GL UI – a webes felület, ami összefogja az egészet

Az architektúra áttekintése

Minden kérés egyetlen belépési ponton, a map-ui konténeren keresztül történik, ami egy Nginx reverse proxyként szolgál. Ez nemcsak egyszerűbbé teszi a konfigurációt, hanem kiküszöböli a CORS problémákat is, hiszen a böngésző számára minden kérés ugyanarról az origin-ről érkezik.

Böngésző → port 8090
  └── Nginx (map-ui konténer)
       ├── /tile/{z}/{x}/{y}.png → OSM (8081)
       ├── /photon/api → Photon (2322)
       ├── /graphhopper/route → GraphHopper (8989)
       └── /graphhopper-pt/route → GraphHopper PT (8989)

A Docker Compose – Minden együtt

A teljes stack egyetlen docker-compose-osm-extended.yml fájlban van definiálva. Lássuk a lényeget (az IP címeket és elérési utakat természetesen megváltoztattam a valóságban):

services:
  osm-import:
    image: overv/openstreetmap-tile-server
    container_name: osm-import
    command: import
    shm_size: 1gb
    environment:
      THREADS: 4
      UPDATES: enabled
    volumes:
      - /home/osm/data/hungary-latest.osm.pbf:/data/region.osm.pbf
      - /home/osm/data/hungary.poly:/data/region.poly
      - osm-db:/data/database
      - osm-tiles:/data/tiles

  osm:
    image: overv/openstreetmap-tile-server
    container_name: osm
    command: run
    shm_size: 1gb
    ports:
      - 8081:80
    environment:
      UPDATES: enabled
      THREADS: 4
      REPLICATION_URL: https://planet.openstreetmap.org/replication/minute/
    volumes:
      - osm-db:/data/database
      - osm-tiles:/data/tiles

  photon:
    image: local/photon:1.1.0
    container_name: photon
    command: ["-listen-ip", "0.0.0.0", "-cors-any"]
    ports:
      - 2322:2322
    volumes:
      - /home/osm/photon:/data/photon

  graphhopper:
    image: local/graphhopper:9.1
    container_name: graphhopper
    ports:
      - 8989:8989
    volumes:
      - /home/osm/graphhopper:/data
      - /home/osm/data/hungary-latest.osm.pbf:/data/region.osm.pbf

  graphhopper-pt:
    image: local/graphhopper:9.1
    container_name: graphhopper-pt
    ports:
      - 8991:8989
    volumes:
      - /home/osm/graphhopper-pt:/data
      - /home/osm/data/hungary-latest.osm.pbf:/data/region.osm.pbf
      - /home/osm/gtfs:/data/gtfs:ro
    entrypoint: ["java", "-Xmx6g", "-jar", "/app/graphhopper-web.jar", "server", "/app/config.yml"]

  map-ui:
    image: local/osm-ui:1.0
    container_name: map-ui
    ports:
      - 8090:80
    volumes:
      - /root/osm-ui:/usr/share/nginx/html:ro
      - /home/osm/map-ui/conf/default.conf:/etc/nginx/conf.d/default.conf:ro

1. OpenStreetMap Tile Server – A térkép alapja

Az overv/openstreetmap-tile-server Docker image egy előre összeállított környezet, ami tartalmazza az Apache webszervert, a renderd-et (a csempe renderelő démont), a PostgreSQL-t PostGIS kiegészítővel, és a mod_tile-t, ami a csempe kiszolgálásért felel. Ez a négy komponens együtt teszi lehetővé, hogy a nyers OpenStreetMap adatokból szép, böngészhető térképi csempéket (tile-okat) kapjunk.

Az import folyamat

Minden egy PBF fájllal kezdődik – ez a Protocol Buffer Binary Format, az OpenStreetMap adatok tömörített formátuma. Nekünk a Magyarországra vonatkozó kivonatra van szükségünk, ami a geofabrik.de-ról szerezhető be. Ez a fájl a /home/osm/data/hungary-latest.osm.pbf elérési úton található.

Az import az osm-import konténer egyszeri futtatásával történik:

# Első importálás (csak egyszer kell)
docker compose -f docker-compose-osm-extended.yml run --rm osm-import

# Ha frissíteni kell a PBF-et, töröljük a régi adatbázist és újraimportálunk
docker compose -f docker-compose-osm-extended.yml down
# ... új PBF letöltése ...
docker compose -f docker-compose-osm-extended.yml run --rm osm-import
docker compose -f docker-compose-osm-extended.yml up -d osm

A konténer a shm_size: 1gb beállítással fut, mert az importálás és a renderelés során rengeteg megosztott memóriára van szükség a gyorsítótárazáshoz. Ez egy kritikus beállítás – ha kicsi a shared memory, a renderelés rendkívül lassú lesz.

Folyamatos frissítés

A legmenőbb funkció a beépített incrementális frissítés. Az UPDATES: enabled környezeti változó hatására a konténer percenként letölti a minute diff fájlokat a planet.openstreetmap.org-ról. Ez azt jelenti, hogy a térképünk gyakorlatilag valós időben frissül – ha valaki módosít egy utat az OSM-ben, az pár percen belül megjelenik a saját szerverünkön is. Természetesen ha nincs internet, a script egyszerűen csendben meghibásodik, és a konténer tovább szolgálja a már meglévő csempéket.

2. Photon – Címkeresés geokódolással

A Photon egy nyílt forráskódú geokódoló motor, ami az OpenStreetMap adatokra épül. A mi stackünkben a local/photon:1.1.0 image fut, ami egy Magyarországra szabott adatbázissal dolgozik. Ez nem a teljes világ – csak Magyarország, ami jelentősen csökkenti a keresési időt és a tárhely igényt.

A Photon adatbázis frissítése egy /root/photon-import.sh script segítségével történik, ami hetente egyszer fut (vasárnap 11:30-kor a cron-ban).

A script működése:

1. Letölti a legújabb Magyarország Photon dump fájlt(zst tömörítésben) a graphhopper.com-ról
2. Ellenőrzi a metaadatokat (ETag, last-modified) – ha nem változott, kihagyja a letöltést
3. Leállítja a Photon konténert
4. Egy ideiglenes Docker konténerben dekompresszálja és importálja az adatbázist
5. Frissíti a szimbolikus linket az új import könyvtárra
6. Újraindítja a Photon konténert
7. Ellenőrzi a szolgáltatás állapotát egy egyszerű API hívással

# A Photon import script lényege (egyszerűsítve):
docker run --rm \
  --entrypoint sh \
  -v /home/osm/photon:/data/photon \
  -v /home/osm/photon-dumps:/data/dumps \
  local/photon:1.1.0 \
  -lc "zstd -d --stdout /data/dumps/photon-dump-hungary.jsonl.zst \
       | java -Xms2g -Xmx4g -jar /app/photon.jar import \
         -import-file - -data-dir /data/photon/imports/20260603200523"

# A szimbolikus link frissítése:
ln -sfn /home/osm/photon/imports/20260603200523 /home/osm/photon/photon_data

Az importált adatbázisok verziózott könyvtárakba kerülnek (/home/osm/photon/imports/20260603200523/), így mindig vissza lehet térni egy régebbi verzióhoz, ha valami elromlana. Egy szimbolikus link (photon_data -> imports/20260603200523/) mutat az aktuális verzióra.

3. GraphHopper – Útvonaltervezés (autó, bicikli, gyalogos)

A GraphHopper egy nagy teljesítményű, nyílt forráskódú útvonaltervező motor, ami az OpenStreetMap úthálózatára épül. A mi stackünkben a local/graphhopper:9.1 image fut, 4 GB RAM allokációval.

A GraphHopper három útvonal profilt támogat:

• car – autós közlekedés, figyelembe veszi az egyirányú utcákat, sebességkorlátozásokat, út típusokat
• bike – biciklis közlekedés, preferálja a kerékpárutakat, kerüli a főútvonalakat
• foot – gyalogos közlekedés, használja a járdákat, gyalogutakat, lépcsőket

A konfiguráció /home/osm/graphhopper/config.yml-ban található:

graphhopper:
  datareader.file: /data/region.osm.pbf
  graph.location: /data/graph-cache

  profiles:
    - name: car
    - name: bike
    - name: foot

  profiles_ch:
    - profile: car
    - profile: bike
    - profile: foot

  graph.dataaccess.default_type: RAM_STORE

server:
  application_connectors:
    - type: http
      port: 8989
      bind_host: 0.0.0.0

A Contraction Hierarchies (CH) egy előfeldolgozási technika, ami drámaian felgyorsítja az útvonal keresést. Az autó és bicikli profilokhoz CH-t használunk, ami az első induláskor 5-10 perc előfeldolgozást igényel, de utána a lekérések ezredmásodpercek alatt teljesülnek.

4. GraphHopper PT – Tömegközlekedési útvonaltervezés

Ez a stack talán legmenőbb komponense. A GraphHopper PT (Public Transport) egy speciális konfigurációja a GraphHopper-nak, ami nemcsak az OSM úthálózatot, hanem a menetrendi adatokat (GTFS) is felhasználja a tömegközlekedési útvonaltervezéshez.

GTFS adatforrások

Három GTFS adatforrást használunk, amelyek Magyarország teljes tömegközlekedését lefedik:

A MÁV regisztrációs kálvária

A MÁV GTFS elérése sajnos nem nyilvános – a mavcsoport.hu/gtfs oldalon kell regisztrálni, ahol egy rövid adatkezelési hozzájárulás után kapunk Basic Auth felhasználónevet és jelszót. A regisztráció egyszerű, de a mai napig nem értem, miért kell ez egy nyílt GTFS adatfolyamhoz – a MÁV indoklása szerint azért, hogy „tudják, hányan és milyen célra használják az adataikat”. Nos, a mi célunk egyértelmű: jobb tömegközlekedési információt adni a felhasználóknak.

A Volánbusz és a BKK szerencsére nyíltan, mindenféle regisztráció nélkül elérhető – köszönet érte!

A GTFS szinkronizáló script

A /root/gtfs-sync.sh script naponta (hajnali 3:30-kor) letölti mindhárom GTFS fájlt, majd újraindítja a graphhopper-pt konténert, hogy az új menetrend alapján újraépítse a gráfot. Ez a folyamat 2-5 percet vesz igénybe – ezalatt a tömegközlekedési útvonaltervezés nem elérhető.

# A GTFS szinkronizáló script lényege (egyszerűsítve):
# MÁV letöltés (Basic Auth-val)
curl -sSf -u "user:password" \
  -o /home/osm/gtfs/mav_gtfs.zip \
  "https://www.mavcsoport.hu/gtfs/gtfsMavMenetrend.zip"

# Volánbusz letöltés
curl -sSf -o /home/osm/gtfs/volanbusz_gtfs.zip \
  "https://opendata.utas.hu/public-gtfs/volanbusz_gtfs.zip"

# BKK letöltés
curl -sSf -o /home/osm/gtfs/bkk_gtfs.zip \
  "https://go.bkk.hu/api/static/v1/public-gtfs/budapest_gtfs.zip"

# GraphHopper PT újraindítása az új menetrendek betöltéséhez
docker restart graphhopper-pt

Érdekesség, hogy a GraphHopper PT konfigurációja egyszerre három GTFS fájlt is be tud tölteni – a gtfs.file paraméterben vesszővel felsorolva:

graphhopper:
  gtfs.file: /data/gtfs/mav_gtfs.zip,/data/gtfs/volanbusz_gtfs.zip,/data/gtfs/bkk_gtfs.zip
  # ...és az OSM fájl a gyalogos kapcsolatokhoz

Ez azért fontos, mert a tömegközlekedési útvonaltervezésnél nem elég a menetrend – tudni kell, hogyan jutok el a buszmegállóhoz gyalog, amihez pontosan az OSM adataira van szükség.

5. A Webes Felület – MapLibre GL UI

A felhasználói felület MapLibre GL JS-re épül, ami a Mapbox GL JS nyílt forráskódú továbbfejlesztett változata. A map-ui konténer egy Nginx Alpine image, ami a statikus fájlokat szolgálja ki és proxy-zik a háttérszolgáltatások felé.

Ami különösen fontos: minden JavaScript és CSS fájl lokálisan van tárolva a /root/osm-ui/vendor/ könyvtárban. Nincs CDN függőség, nincs Google Fonts, nincs unpkg – ha elmegy az internet, a felület továbbra is teljesen működőképes marad.

A UI funkciói

• Térkép nézet – raszteres csempék MapLibre GL-lel, teljes képernyős interakció
• Keresés – autocomplete címkeresés a Photon segítségével, kattintásra odarepülés
• Útvonaltervezés – A→B útvonal négy módban: autó, bicikli, gyalogos, tömegközlekedés
• Kanyarról-kanyarra navigáció – összecsukható lista az útvonal panelen, bármelyik kanyarra kattintva odarepül a térkép
• Több alternatíva – tömegközlekedésnél több útvonal közül választhatunk indulási/idő szerint
• Járat jelvények – színkódolt jelvények a különböző járatokhoz (busz=kék, villamos=sárga, metró=piros, vasút=lila, stb.)
• Rétegek váltása – OSM (alap) és Műhold (ESRI World Imagery) között
• Offline érzékelés – a műhold réteg automatikusan letiltódik, ha nincs internet

Offline audit – Mi működik internet nélkül?

Ez a projekt egyik legfontosabb szempontja. Lássuk, mi a helyzet:

Teljesen offline (nincs szükség internetre)

• ✅ Térképi csempék – a PostgreSQL adatbázisból renderelve (Magyarország OSM PBF)
• ✅ Címkeresés – Photon a lokális Magyarország dump-ot használja
• ✅ Útvonaltervezés – GraphHopper ugyanazt a lokális PBF-et olvassa
• ✅ Tömegközlekedés – GraphHopper PT a lokálisan szinkronizált GTFS menetrendekkel
• ✅ MapLibre GL JS/CSS – /root/osm-ui/vendor/ könyvtárból (nincs CDN)
• ✅ Összes HTML/JS/CSS – nincs külső font, nincs Google Fonts, nincs külső API hívás
• ✅ Nginx proxy – minden upstream cél localhost vagy konténer név

Internetet igényel

• ❌ Műhold réteg (ESRI World Imagery) – opcionális, kikapcsolható
• ❌ OSM tile frissítések – minute diff letöltések (ha elérhető a net, különben csendben hibázik)
• ❌ Photon adatfrissítés – heti dump letöltés graphhopper.com-ról
• ❌ GTFS adatok – napi menetrend letöltés

Üzemeltetés – Cron feladatok

A rendszer üzemeltetése nagyrészt automatizált. Három cron job gondoskodik a frissítésekről:

# Heti Photon adatbázis frissítés (vasárnap 11:30)
30 11 * * 0 /root/photon-import.sh >> /var/log/photon-import.log 2>&1

# Napi GTFS szinkronizáció (hajnali 3:30)
30 3  * * * /root/gtfs-sync.sh >> /var/log/gtfs-sync.log 2>&1

Az OSM konténer beépített frissítése percenként fut a konténeren belül, nem cron-on keresztül.

Ismert korlátok

• Hiányzó házszámok a Photon keresésben – a Magyarország Photon dump nem tartalmazza az OSM házszintű címkéit. Ez nem hiba, hanem adatkorlát.
• Street View nem elérhető – nincs gyakorlati, önállóan üzemeltethető alternatíva (a Mapillary internetet igényel, a Google Street View pedig API kulcsot és internetet).
• GraphHopper frissítése kézi – amikor az OSM PBF frissül, a GraphHopper graph cache-t manuálisan kell törölni (vagy újraindítani a konténert).
• Transit gráf újraépítés – GTFS frissítéskor 2-5 percig nem elérhető a tömegközlekedési útvonaltervezés.
• GTFS adatok időszerűsége – a menetrendek olyan frissek, amilyen friss az utolsó szinkronizáció (maximum 24 óra késés).

Zárszó

Ez a projekt számomra a szoftveres szabadság egyik legszebb példája. Egy olcsó, kis fogyasztású Raspberry Pi-n fut egy teljes értékű térkép szolgáltatás, ami semmilyen külső függőséggel nem rendelkezik. A nyílt forráskódú OpenStreetMap közösség munkája, a Photon, a GraphHopper és a MapLibre projectek lehetővé teszik, hogy bárki a saját kezébe vegye a térképezést.

A forráskód és a konfigurációk természetesen elérhetők a saját infrastruktúrámon. Ha bárki szeretne egy hasonló rendszert építeni, a N.O.M.A.D. projekt remek kiindulási alap, és az itt leírt konfigurációk is szabadon felhasználhatók.

Következő lépésként szeretném kiterjeszteni a szolgáltatást Szlovákiára, Romániára, Ausztriára, Szlovéniára és Horvátországra is – a Kárpát-medence teljes lefedésére. Továbbá tervben van egy útnyitás (road closure) támogatás is, ahol a felhasználók jelezhetik az aktuális lezárásokat, tereléseket, ami aztán az összes felhasználó számára megjelenne.

Ha kérdésetek van, vagy kipróbáltátok a megoldást és elakadtatok, nyugodtan szóljatok!

Self-Hosted Google Maps egy Raspberry Pi-n

Mindig is lenyűgözött az a gondolat, hogy a saját négy falunk között is fusson egy olyan térkép szolgáltatás, ami nem függ az internetkapcsolattól. Egy olyan „Google Maps”, ami a saját gépemen fut, a saját adataimat használja, és akkor is működik, ha épp nincs net. Az inspiration a N.O.M.A.D. (Network of Offline Mapping and Discovery) projektből jött, akik egy teljes offline szolgáltatás stack-et álmodtak meg. Az ő nyomdokaikon haladva építettem meg a saját verziómat, ami egy Raspberry Pi-n fut, Docker konténerekben, és teljes Magyarországot lefedi.

A hardver – Mi ez a gép?

A szolgáltatás a xorp-archive.xorp.hu nevű gépemen fut, ami nem egy átlagos Raspberry Pi. Egy Raspberry Pi ARM64 architektúrájú eszköz, 8 GB RAM-mal, NVMe HAT kiegészítővel és egy 1 TB-os Crucial CT1000E100SSD8 NVMe SSD-vel. Ez nem a régi SD kártyás megoldás – az NVMe sebessége és megbízhatósága nélkülözhetetlen egy ilyen adatigényes stack működtetéséhez. A gép Ubuntu 24.04 LTS-t futtat, a kernel pedig a Raspberry Pi-hez optimalizált 6.8.0-1057-raspi.

Az ötlet – Miért építsünk offline térképet?

A válasz egyszerű: szabadság. Amikor nincs internet, vagy korlátozott a sávszélesség, a legtöbb térkép szolgáltatás használhatatlanná válik. Gondoljunk csak egy kirándulásra a Pilisbe, egy külföldi utazásra roaming nélkül, vagy épp egy olyan helyzetre, ahol az adatvédelem miatt nem szeretnénk külső szolgáltatókra bízni magunkat. Egy offline térkép ezekre mind megoldást nyújt.

A stack négy fő komponensből áll, amelyek Docker konténerekben futnak:

• OSM Tile Server – a térkép csempék (tile-ok) kiszolgálása
• Photon – címkeresés, geokódolás
• GraphHopper – útvonaltervezés (autó, bicikli, gyalogos)
• GraphHopper PT – tömegközlekedési útvonaltervezés (MÁV, Volánbusz, BKK)
• MapLibre GL UI – a webes felület, ami összefogja az egészet

Az architektúra áttekintése

Minden kérés egyetlen belépési ponton, a map-ui konténeren keresztül történik, ami egy Nginx reverse proxyként szolgál. Ez nemcsak egyszerűbbé teszi a konfigurációt, hanem kiküszöböli a CORS problémákat is, hiszen a böngésző számára minden kérés ugyanarról az origin-ről érkezik.

Böngésző → port 8090
  └── Nginx (map-ui konténer)
       ├── /tile/{z}/{x}/{y}.png → OSM (8081)
       ├── /photon/api → Photon (2322)
       ├── /graphhopper/route → GraphHopper (8989)
       └── /graphhopper-pt/route → GraphHopper PT (8989)

A Docker Compose – Minden együtt

A teljes stack egyetlen docker-compose-osm-extended.yml fájlban van definiálva. Lássuk a lényeget (az IP címeket és elérési utakat természetesen megváltoztattam a valóságban):

services:
  osm-import:
    image: overv/openstreetmap-tile-server
    container_name: osm-import
    command: import
    shm_size: 1gb
    environment:
      THREADS: 4
      UPDATES: enabled
    volumes:
      - /home/osm/data/hungary-latest.osm.pbf:/data/region.osm.pbf
      - /home/osm/data/hungary.poly:/data/region.poly
      - osm-db:/data/database
      - osm-tiles:/data/tiles

  osm:
    image: overv/openstreetmap-tile-server
    container_name: osm
    command: run
    shm_size: 1gb
    ports:
      - 8081:80
    environment:
      UPDATES: enabled
      THREADS: 4
      REPLICATION_URL: https://planet.openstreetmap.org/replication/minute/
    volumes:
      - osm-db:/data/database
      - osm-tiles:/data/tiles

  photon:
    image: local/photon:1.1.0
    container_name: photon
    command: ["-listen-ip", "0.0.0.0", "-cors-any"]
    ports:
      - 2322:2322
    volumes:
      - /home/osm/photon:/data/photon

  graphhopper:
    image: local/graphhopper:9.1
    container_name: graphhopper
    ports:
      - 8989:8989
    volumes:
      - /home/osm/graphhopper:/data
      - /home/osm/data/hungary-latest.osm.pbf:/data/region.osm.pbf

  graphhopper-pt:
    image: local/graphhopper:9.1
    container_name: graphhopper-pt
    ports:
      - 8991:8989
    volumes:
      - /home/osm/graphhopper-pt:/data
      - /home/osm/data/hungary-latest.osm.pbf:/data/region.osm.pbf
      - /home/osm/gtfs:/data/gtfs:ro
    entrypoint: ["java", "-Xmx6g", "-jar", "/app/graphhopper-web.jar", "server", "/app/config.yml"]

  map-ui:
    image: local/osm-ui:1.0
    container_name: map-ui
    ports:
      - 8090:80
    volumes:
      - /root/osm-ui:/usr/share/nginx/html:ro
      - /home/osm/map-ui/conf/default.conf:/etc/nginx/conf.d/default.conf:ro

1. OpenStreetMap Tile Server – A térkép alapja

Az overv/openstreetmap-tile-server Docker image egy előre összeállított környezet, ami tartalmazza az Apache webszervert, a renderd-et (a csempe renderelő démont), a PostgreSQL-t PostGIS kiegészítővel, és a mod_tile-t, ami a csempe kiszolgálásért felel. Ez a négy komponens együtt teszi lehetővé, hogy a nyers OpenStreetMap adatokból szép, böngészhető térképi csempéket (tile-okat) kapjunk.

Az import folyamat

Minden egy PBF fájllal kezdődik – ez a Protocol Buffer Binary Format, az OpenStreetMap adatok tömörített formátuma. Nekünk a Magyarországra vonatkozó kivonatra van szükségünk, ami a geofabrik.de-ról szerezhető be. Ez a fájl a /home/osm/data/hungary-latest.osm.pbf elérési úton található.

Az import az osm-import konténer egyszeri futtatásával történik:

# Első importálás (csak egyszer kell)
docker compose -f docker-compose-osm-extended.yml run --rm osm-import

# Ha frissíteni kell a PBF-et, töröljük a régi adatbázist és újraimportálunk
docker compose -f docker-compose-osm-extended.yml down
# ... új PBF letöltése ...
docker compose -f docker-compose-osm-extended.yml run --rm osm-import
docker compose -f docker-compose-osm-extended.yml up -d osm

A konténer a shm_size: 1gb beállítással fut, mert az importálás és a renderelés során rengeteg megosztott memóriára van szükség a gyorsítótárazáshoz. Ez egy kritikus beállítás – ha kicsi a shared memory, a renderelés rendkívül lassú lesz.

Folyamatos frissítés

A legmenőbb funkció a beépített incrementális frissítés. Az UPDATES: enabled környezeti változó hatására a konténer percenként letölti a minute diff fájlokat a planet.openstreetmap.org-ról. Ez azt jelenti, hogy a térképünk gyakorlatilag valós időben frissül – ha valaki módosít egy utat az OSM-ben, az pár percen belül megjelenik a saját szerverünkön is. Természetesen ha nincs internet, a script egyszerűen csendben meghibásodik, és a konténer tovább szolgálja a már meglévő csempéket.

2. Photon – Címkeresés geokódolással

A Photon egy nyílt forráskódú geokódoló motor, ami az OpenStreetMap adatokra épül. A mi stackünkben a local/photon:1.1.0 image fut, ami egy Magyarországra szabott adatbázissal dolgozik. Ez nem a teljes világ – csak Magyarország, ami jelentősen csökkenti a keresési időt és a tárhely igényt.

A Photon adatbázis frissítése egy /root/photon-import.sh script segítségével történik, ami hetente egyszer fut (vasárnap 11:30-kor a cron-ban).

A script működése:

1. Letölti a legújabb Magyarország Photon dump fájlt(zst tömörítésben) a graphhopper.com-ról
2. Ellenőrzi a metaadatokat (ETag, last-modified) – ha nem változott, kihagyja a letöltést
3. Leállítja a Photon konténert
4. Egy ideiglenes Docker konténerben dekompresszálja és importálja az adatbázist
5. Frissíti a szimbolikus linket az új import könyvtárra
6. Újraindítja a Photon konténert
7. Ellenőrzi a szolgáltatás állapotát egy egyszerű API hívással

# A Photon import script lényege (egyszerűsítve):
docker run --rm \
  --entrypoint sh \
  -v /home/osm/photon:/data/photon \
  -v /home/osm/photon-dumps:/data/dumps \
  local/photon:1.1.0 \
  -lc "zstd -d --stdout /data/dumps/photon-dump-hungary.jsonl.zst \
       | java -Xms2g -Xmx4g -jar /app/photon.jar import \
         -import-file - -data-dir /data/photon/imports/20260603200523"

# A szimbolikus link frissítése:
ln -sfn /home/osm/photon/imports/20260603200523 /home/osm/photon/photon_data

Az importált adatbázisok verziózott könyvtárakba kerülnek (/home/osm/photon/imports/20260603200523/), így mindig vissza lehet térni egy régebbi verzióhoz, ha valami elromlana. Egy szimbolikus link (photon_data -> imports/20260603200523/) mutat az aktuális verzióra.

3. GraphHopper – Útvonaltervezés (autó, bicikli, gyalogos)

A GraphHopper egy nagy teljesítményű, nyílt forráskódú útvonaltervező motor, ami az OpenStreetMap úthálózatára épül. A mi stackünkben a local/graphhopper:9.1 image fut, 4 GB RAM allokációval.

A GraphHopper három útvonal profilt támogat:

• car – autós közlekedés, figyelembe veszi az egyirányú utcákat, sebességkorlátozásokat, út típusokat
• bike – biciklis közlekedés, preferálja a kerékpárutakat, kerüli a főútvonalakat
• foot – gyalogos közlekedés, használja a járdákat, gyalogutakat, lépcsőket

A konfiguráció /home/osm/graphhopper/config.yml-ban található:

graphhopper:
  datareader.file: /data/region.osm.pbf
  graph.location: /data/graph-cache

  profiles:
    - name: car
    - name: bike
    - name: foot

  profiles_ch:
    - profile: car
    - profile: bike
    - profile: foot

  graph.dataaccess.default_type: RAM_STORE

server:
  application_connectors:
    - type: http
      port: 8989
      bind_host: 0.0.0.0

A Contraction Hierarchies (CH) egy előfeldolgozási technika, ami drámaian felgyorsítja az útvonal keresést. Az autó és bicikli profilokhoz CH-t használunk, ami az első induláskor 5-10 perc előfeldolgozást igényel, de utána a lekérések ezredmásodpercek alatt teljesülnek.

4. GraphHopper PT – Tömegközlekedési útvonaltervezés

Ez a stack talán legmenőbb komponense. A GraphHopper PT (Public Transport) egy speciális konfigurációja a GraphHopper-nak, ami nemcsak az OSM úthálózatot, hanem a menetrendi adatokat (GTFS) is felhasználja a tömegközlekedési útvonaltervezéshez.

GTFS adatforrások

Három GTFS adatforrást használunk, amelyek Magyarország teljes tömegközlekedését lefedik:

A MÁV regisztrációs kálvária

A MÁV GTFS elérése sajnos nem nyilvános – a mavcsoport.hu/gtfs oldalon kell regisztrálni, ahol egy rövid adatkezelési hozzájárulás után kapunk Basic Auth felhasználónevet és jelszót. A regisztráció egyszerű, de a mai napig nem értem, miért kell ez egy nyílt GTFS adatfolyamhoz – a MÁV indoklása szerint azért, hogy „tudják, hányan és milyen célra használják az adataikat”. Nos, a mi célunk egyértelmű: jobb tömegközlekedési információt adni a felhasználóknak.

A Volánbusz és a BKK szerencsére nyíltan, mindenféle regisztráció nélkül elérhető – köszönet érte!

A GTFS szinkronizáló script

A /root/gtfs-sync.sh script naponta (hajnali 3:30-kor) letölti mindhárom GTFS fájlt, majd újraindítja a graphhopper-pt konténert, hogy az új menetrend alapján újraépítse a gráfot. Ez a folyamat 2-5 percet vesz igénybe – ezalatt a tömegközlekedési útvonaltervezés nem elérhető.

# A GTFS szinkronizáló script lényege (egyszerűsítve):
# MÁV letöltés (Basic Auth-val)
curl -sSf -u "user:password" \
  -o /home/osm/gtfs/mav_gtfs.zip \
  "https://www.mavcsoport.hu/gtfs/gtfsMavMenetrend.zip"

# Volánbusz letöltés
curl -sSf -o /home/osm/gtfs/volanbusz_gtfs.zip \
  "https://opendata.utas.hu/public-gtfs/volanbusz_gtfs.zip"

# BKK letöltés
curl -sSf -o /home/osm/gtfs/bkk_gtfs.zip \
  "https://go.bkk.hu/api/static/v1/public-gtfs/budapest_gtfs.zip"

# GraphHopper PT újraindítása az új menetrendek betöltéséhez
docker restart graphhopper-pt

Érdekesség, hogy a GraphHopper PT konfigurációja egyszerre három GTFS fájlt is be tud tölteni – a gtfs.file paraméterben vesszővel felsorolva:

graphhopper:
  gtfs.file: /data/gtfs/mav_gtfs.zip,/data/gtfs/volanbusz_gtfs.zip,/data/gtfs/bkk_gtfs.zip
  # ...és az OSM fájl a gyalogos kapcsolatokhoz

Ez azért fontos, mert a tömegközlekedési útvonaltervezésnél nem elég a menetrend – tudni kell, hogyan jutok el a buszmegállóhoz gyalog, amihez pontosan az OSM adataira van szükség.

5. A Webes Felület – MapLibre GL UI

A felhasználói felület MapLibre GL JS-re épül, ami a Mapbox GL JS nyílt forráskódú továbbfejlesztett változata. A map-ui konténer egy Nginx Alpine image, ami a statikus fájlokat szolgálja ki és proxy-zik a háttérszolgáltatások felé.

Ami különösen fontos: minden JavaScript és CSS fájl lokálisan van tárolva a /root/osm-ui/vendor/ könyvtárban. Nincs CDN függőség, nincs Google Fonts, nincs unpkg – ha elmegy az internet, a felület továbbra is teljesen működőképes marad.

A UI funkciói

• Térkép nézet – raszteres csempék MapLibre GL-lel, teljes képernyős interakció
• Keresés – autocomplete címkeresés a Photon segítségével, kattintásra odarepülés
• Útvonaltervezés – A→B útvonal négy módban: autó, bicikli, gyalogos, tömegközlekedés
• Kanyarról-kanyarra navigáció – összecsukható lista az útvonal panelen, bármelyik kanyarra kattintva odarepül a térkép
• Több alternatíva – tömegközlekedésnél több útvonal közül választhatunk indulási/idő szerint
• Járat jelvények – színkódolt jelvények a különböző járatokhoz (busz=kék, villamos=sárga, metró=piros, vasút=lila, stb.)
• Rétegek váltása – OSM (alap) és Műhold (ESRI World Imagery) között
• Offline érzékelés – a műhold réteg automatikusan letiltódik, ha nincs internet

Offline audit – Mi működik internet nélkül?

Ez a projekt egyik legfontosabb szempontja. Lássuk, mi a helyzet:

Teljesen offline (nincs szükség internetre)

• ✅ Térképi csempék – a PostgreSQL adatbázisból renderelve (Magyarország OSM PBF)
• ✅ Címkeresés – Photon a lokális Magyarország dump-ot használja
• ✅ Útvonaltervezés – GraphHopper ugyanazt a lokális PBF-et olvassa
• ✅ Tömegközlekedés – GraphHopper PT a lokálisan szinkronizált GTFS menetrendekkel
• ✅ MapLibre GL JS/CSS – /root/osm-ui/vendor/ könyvtárból (nincs CDN)
• ✅ Összes HTML/JS/CSS – nincs külső font, nincs Google Fonts, nincs külső API hívás
• ✅ Nginx proxy – minden upstream cél localhost vagy konténer név

Internetet igényel

• ❌ Műhold réteg (ESRI World Imagery) – opcionális, kikapcsolható
• ❌ OSM tile frissítések – minute diff letöltések (ha elérhető a net, különben csendben hibázik)
• ❌ Photon adatfrissítés – heti dump letöltés graphhopper.com-ról
• ❌ GTFS adatok – napi menetrend letöltés

Üzemeltetés – Cron feladatok

A rendszer üzemeltetése nagyrészt automatizált. Három cron job gondoskodik a frissítésekről:

# Heti Photon adatbázis frissítés (vasárnap 11:30)
30 11 * * 0 /root/photon-import.sh >> /var/log/photon-import.log 2>&1

# Napi GTFS szinkronizáció (hajnali 3:30)
30 3  * * * /root/gtfs-sync.sh >> /var/log/gtfs-sync.log 2>&1

Az OSM konténer beépített frissítése percenként fut a konténeren belül, nem cron-on keresztül.

Ismert korlátok

• Hiányzó házszámok a Photon keresésben – a Magyarország Photon dump nem tartalmazza az OSM házszintű címkéit. Ez nem hiba, hanem adatkorlát.
• Street View nem elérhető – nincs gyakorlati, önállóan üzemeltethető alternatíva (a Mapillary internetet igényel, a Google Street View pedig API kulcsot és internetet).
• GraphHopper frissítése kézi – amikor az OSM PBF frissül, a GraphHopper graph cache-t manuálisan kell törölni (vagy újraindítani a konténert).
• Transit gráf újraépítés – GTFS frissítéskor 2-5 percig nem elérhető a tömegközlekedési útvonaltervezés.
• GTFS adatok időszerűsége – a menetrendek olyan frissek, amilyen friss az utolsó szinkronizáció (maximum 24 óra késés).

Zárszó

Ez a projekt számomra a szoftveres szabadság egyik legszebb példája. Egy olcsó, kis fogyasztású Raspberry Pi-n fut egy teljes értékű térkép szolgáltatás, ami semmilyen külső függőséggel nem rendelkezik. A nyílt forráskódú OpenStreetMap közösség munkája, a Photon, a GraphHopper és a MapLibre projectek lehetővé teszik, hogy bárki a saját kezébe vegye a térképezést.

A forráskód és a konfigurációk természetesen elérhetők a saját infrastruktúrámon. Ha bárki szeretne egy hasonló rendszert építeni, a N.O.M.A.D. projekt remek kiindulási alap, és az itt leírt konfigurációk is szabadon felhasználhatók.

Következő lépésként szeretném kiterjeszteni a szolgáltatást Szlovákiára, Romániára, Ausztriára, Szlovéniára és Horvátországra is – a Kárpát-medence teljes lefedésére. Továbbá tervben van egy útnyitás (road closure) támogatás is, ahol a felhasználók jelezhetik az aktuális lezárásokat, tereléseket, ami aztán az összes felhasználó számára megjelenne.

Ha kérdésetek van, vagy kipróbáltátok a megoldást és elakadtatok, nyugodtan szóljatok!

MARTA has a new transit tracker site! https://itsmarta.com/ride/arrivals

#Atlanta #Transit #MARTA #GTFS #OpenTripPlanner

MARTA has a new transit tracker site! https://itsmarta.com/ride/arrivals

#Atlanta #Transit #MARTA #GTFS #OpenTripPlanner

Hello !
J'ai fait pondre un petit outil d'analyse des données transport.data.gouv.fr pour suivre les transporteurs/régions/AOM qui fournissent des données #GTFS et GTFS-RT avec quelques filtres.
Dispo ici : https://pan-gtfs-explore.tchoo.net
Code #opensource ici : https://github.com/nicolaswurtz/pan-gtfs-explore

Hello !
J'ai fait pondre un petit outil d'analyse des données transport.data.gouv.fr pour suivre les transporteurs/régions/AOM qui fournissent des données #GTFS et GTFS-RT avec quelques filtres.
Dispo ici : https://pan-gtfs-explore.tchoo.net
Code #opensource ici : https://github.com/nicolaswurtz/pan-gtfs-explore

TIL: @backontrack hat eine coole #Nachtzug Datenbank. Diese beinhaltet Betreiber, Stops, Zeiten etc. und ist sogar #gtfs kompatibel.

Suche: https://back-on-track.eu/night-train-database/
Karte: https://back-on-track.eu/night-train-map/
Rohdaten: https://docs.google.com/spreadsheets/d/15zsK-lBuibUtZ1s2FxVHvAmSu-pEuE0NDT6CAMYL2TY/edit?gid=1960490105#gid=1960490105

TIL: @backontrack hat eine coole #Nachtzug Datenbank. Diese beinhaltet Betreiber, Stops, Zeiten etc. und ist sogar #gtfs kompatibel.

Suche: https://back-on-track.eu/night-train-database/
Karte: https://back-on-track.eu/night-train-map/
Rohdaten: https://docs.google.com/spreadsheets/d/15zsK-lBuibUtZ1s2FxVHvAmSu-pEuE0NDT6CAMYL2TY/edit?gid=1960490105#gid=1960490105

В @organicmaps подвезли информацию о наземных маршрутах при нажатии на остановку. Как раз вчера случай был, когда хотел понять, куда едет автобус, но не хотел открывать для этого глючный Яндекс.

Глядишь, скоро будет и навигация с наземным транспортом. Ещё бы как-то у Мосгортранса свободно выудить #GTFS реального времени для расписаний...

В @organicmaps подвезли информацию о наземных маршрутах при нажатии на остановку. Как раз вчера случай был, когда хотел понять, куда едет автобус, но не хотел открывать для этого глючный Яндекс.

Глядишь, скоро будет и навигация с наземным транспортом. Ещё бы как-то у Мосгортранса свободно выудить #GTFS реального времени для расписаний...

Does anyone know of a utility that can read a #GTFS file and construct a printable timetable for a given service, or for all the services in a line?

Does anyone know of a utility that can read a #GTFS file and construct a printable timetable for a given service, or for all the services in a line?

Trip planning for April 18 and after on the redesigned MARTA bus network is available on the [MARTA Tracker](tracker.itsmarta.com) and [ATL RIDES](atlrides.com).

#Atlanta #Transit #MARTA #GTFS

Trip planning for April 18 and after on the redesigned MARTA bus network is available on the [MARTA Tracker](tracker.itsmarta.com) and [ATL RIDES](atlrides.com).

#Atlanta #Transit #MARTA #GTFS

@felixguendling and Robin presenting recent developments in #MOTIS at #FOSSGIS2026 - NeTEX, Siri, #GTFS Fares v2, translations, performance improvements.

https://pretalx.com/fossgis2026/talk/PKLL8T/

@felixguendling and Robin presenting recent developments in #MOTIS at #FOSSGIS2026 - NeTEX, Siri, #GTFS Fares v2, translations, performance improvements.

https://pretalx.com/fossgis2026/talk/PKLL8T/

The ATL RIDES trip planner (atlrides.com) now has real-time train updates and can find itineraries using MARTA Reach!

#Atlanta #Transit #MARTA #GTFS #OpenTripPlanner

The ATL RIDES trip planner (atlrides.com) now has real-time train updates and can find itineraries using MARTA Reach!

#Atlanta #Transit #MARTA #GTFS #OpenTripPlanner

Автобусы в Петербурге или GTFS по-русски: успеть за 15 минут

Сегодня, когда в очередной раз я вижу 0 сообщений в телеграм канале, который должен предупреждать о приближающихся автобусах, будет достаточно символично написать эту статью. Дело началось в тот момент, когда... Делаем свой яндекс транспорт?

https://habr.com/ru/articles/1008224/

#gtfs #транспорт #петербург #геоинформационные_системы #open_source #мессенджеры #telegram #python #общественный_транспорт #автобусы

Is there any #GTFS or similar extension to display what travel classes are available on a train ?

Like, can I create a GTFS file that immediately shows the user a train e.g. carries sleeper, couchette and 2nd class ?

Maybe I just spent the entire day doing a weird thing, buuuut :

I wrote detailed API documentation on most of the public APIs of the :uz: Ukrzaliznytsia online timetable along with a detailed implementation guide to actually write down the code I for gathering real schedule data from Ukraine.

That might finally be my #GTFS for Ukraine 👀 !

https://gitlab.com/TheOneWithTheBraid/ukrzaliznytsia_api/-/tree/main/docs?ref_type=heads

#PublicData

Maybe I just spent the entire day doing a weird thing, buuuut :

I wrote detailed API documentation on most of the public APIs of the :uz: Ukrzaliznytsia online timetable along with a detailed implementation guide to actually write down the code I for gathering real schedule data from Ukraine.

That might finally be my #GTFS for Ukraine 👀 !

https://gitlab.com/TheOneWithTheBraid/ukrzaliznytsia_api/-/tree/main/docs?ref_type=heads

#PublicData

Hella weird-running public transport they got in Perth…

@bovine3dom the #Fahrtle daily challenge should be called the daily GTFS WTF XD

#Perth #publicTransport #GTFS #OpenData

Hella weird-running public transport they got in Perth…

@bovine3dom the #Fahrtle daily challenge should be called the daily GTFS WTF XD

#Perth #publicTransport #GTFS #OpenData

Bus stop amenities: there is a proposal to have them listed in GTFS: https://github.com/google/transit/issues/608

#Transit #Data #GTFS #Buses

Bus stop amenities: there is a proposal to have them listed in GTFS: https://github.com/google/transit/issues/608

#Transit #Data #GTFS #Buses

@organicmaps

Nottingham, England, GTFS bus info:
https://www.nctx.co.uk/open-data

Not sure if that gives the real time updates though or only the schedule.

Any #Nottingham techie folks know more? Or about the tram GTFS, which I haven't found?

#GTFS #buses #trams

@organicmaps

Nottingham, England, GTFS bus info:
https://www.nctx.co.uk/open-data

Not sure if that gives the real time updates though or only the schedule.

Any #Nottingham techie folks know more? Or about the tram GTFS, which I haven't found?

#GTFS #buses #trams

@ianrbuck and I talked to the folks at #mndot #metrotransit & #transitapp about the state of #Minnesota getting Royale, the premium version of the app. We also talk #gtfs and how the app works!

https://streets.mn/2026/02/02/how-minnesota-gives-transit-riders-the-royale-treatment/

#transit #bus #train #bicycling #biking #bike #osm

@ianrbuck and I talked to the folks at #mndot #metrotransit & #transitapp about the state of #Minnesota getting Royale, the premium version of the app. We also talk #gtfs and how the app works!

https://streets.mn/2026/02/02/how-minnesota-gives-transit-riders-the-royale-treatment/

#transit #bus #train #bicycling #biking #bike #osm

Meanwhile Finland:

#GTFS #OpenData

🚌 @[email protected] has launched a solution to help #publictransport agencies to manage passenger travel information #GTFS #masstransit www.itsinternational.com/products/opt...

Optibus launches GTFS Services...

@lolow First of all, good luck!

I believe OsmCha can be used to catch things like this, but I don't have experience with this.

However I know a lot about importing bus stops to OSM: https://wiki.openstreetmap.org/wiki/Gtfs2osm

This is a script that I run every day to update OSM with any new data from GTFS in Israel. It works pretty well, if I do say so myself! If you want, we can try to adapt it to your region and GTFS feed.

#openstreetmap #gtfs

What an elegant way to handle time in a human centric way that can be used on devices that might not have a tz library or even know the current time.

I bet the discussion for this time format was really interesting and I wonder if it’s a real standard! #gtfs

I have always wondered how transit data is provided and today I found #gtfs The General Transit Feed Specification!

https://gtfs.org

At the #OpenTripPlanner World Summit!

#Conference #OpenStreetMap #GTFS #siri #netex #Helsinki

At the #OpenTripPlanner World Summit!

#Conference #OpenStreetMap #GTFS #siri #netex #Helsinki

Un samedi sous le signe de #NeTEx et #GTFS est un bon samedi.

On the way to #MobilityData 2025 #Paris Workshop.

Data: #DELFIeV #NeTEx feed, converted to #GTFS. Stop name for Stuttgart main station not helpful, helas.

Une conséquence moins visible du transfert du #TER K1+ Marseille-Nice du réseau #TERZou! #PACA à Transdev au 29 juin est que cette liaison a disparu des données #GTFS #SNCF à cette date.

Mais ni #Transdev ni la région ne les remettent à disposition.

Coup dur pour l'#Opendata #OpenTransport…

Hello world! 👋 We're excited to launch social channels for #r5py, the Python package for super-fast multimodal #traveltime and #accessibility calculations using #OSM & #GTFS data. Follow us for tips, updates, and examples! #r5py #GeoSpatial #Python #UrbanPlanning #GIS #Mapstodon

Hello world! 👋 We're excited to launch social channels for #r5py, the Python package for super-fast multimodal #traveltime and #accessibility calculations using #OSM & #GTFS data. Follow us for tips, updates, and examples! #r5py #GeoSpatial #Python #UrbanPlanning #GIS #Mapstodon

Hello world! 👋 We're excited to launch social channels for #r5py, the Python package for super-fast multimodal #traveltime and #accessibility calculations using #OSM & #GTFS data. Follow us for tips, updates, and examples! #r5py #GeoSpatial #Python #UrbanPlanning #GIS #Mapstodon

Hello world! 👋 We're excited to launch social channels for #r5py, the Python package for super-fast multimodal #traveltime and #accessibility calculations using #OSM & #GTFS data. Follow us for tips, updates, and examples! #r5py #GeoSpatial #Python #UrbanPlanning #GIS #Mapstodon

Recordings of the last #OpenTransportMeetup where #ENTUR presented their #NeTEx to #GTFS converter are now available:

https://meet.systect.de/playback/presentation/2.3/d941f8412ff350b73e9084e0fd1da86394aff088-1738781330745

Tonight's #OpenTransportMeetup just started. If you are interested in learning how Entur produces #GTFS data from their #NeTEx feeds, join us now!

Join us at tomorrow's #OpenTransportMeetup (Feb 5h, 8pm CET) where ENTUR‘s Andreas Tryti and Isabelle de Robert from MobilityData will speak about converting #NeTEx timetable information to the open standard #GTFS format, which is used by many trip planning applications world wide.

https://github.com/transportkollektiv/meetup/wiki

At next week's #OpenTransportMeetup (Aug, 7th, 8pm CEST), #TomErikStøwer from #ENTUR will present NPlan, a simple, open source schedule editor to create #NeTEx (and potentially #GTFS) data for scheduled and #ondemand services.

https://github.com/transportkollektiv/meetup/wiki#welcome-to-the-german-open-transport-meetup-wiki

Trufi Transport Research Services leads in user-centric surveys and mapping global South transport networks. With expertise in apps, chatbots, and inclusive methodologies.

https://tinyurl.com/25qvrxzd

#Accessibility #BehavioralStudies #FieldResearch #GlobalSouthTransportMapping #GTFS #InclusiveResearch #informaltransport #LongitudinalStudies #PilotTestingEvaluation #RouteStressAnalysis

Hey overachievers! Do you want to show up to our GTFS-Flex webinar today prepped, and ready to ask great questions of our experts? Check the comments for three articles you can read in advance.

https://www.linkedin.com/events/localsolutions-globalimpact-how7181313513288536069/theater/

#informaltransport #populartransport #opendata #publictransport #sustainabletransport #transportation #bus #developer #GTFS #GTFSFlex #ict4d #ict4dev #MaaS #MobilityAsAService #masstransit #minibus #publictransit #technology