SubteBA Path 🚇

Descripción

SubteBA Path es una aplicación web que permite calcular y visualizar la ruta óptima entre dos estaciones del sistema de metro (Subte) de Buenos Aires utilizando el algoritmo A*. La aplicación considera diversos factores como transbordos, longitud del recorrido y accesibilidad para proporcionar la mejor ruta posible.

Características principales

• 🗺️ Visualización interactiva del mapa del Subte de Buenos Aires
• 🔍 Búsqueda inteligente de rutas usando el algoritmo A*
• 🔄 Consideración de transbordos y conexiones entre líneas
• ⏱️ Estimación de tiempos de viaje
• ♿ Información sobre accesibilidad de las estaciones
• 📱 Interfaz responsive adaptable a diferentes dispositivos

Tecnologías utilizadas

Frontend

• React.js
• Tailwind CSS
• Google Maps API (para visualización de mapas)

Backend

• Python (FastAPI)

Herramientas de desarrollo

• Vite (bundling y desarrollo frontend)
• Git (control de versiones)

Estructura del proyecto

subte-ba-path/
├── frontend/                # Aplicación React
│   ├── src/
│   ├── public/
│   └── package.json
├── backend/                 # API FastAPI
│   ├── app/
│   │   ├── algorithms/      # Implementación A*
│   │   ├── config/        
│   │   ├── data/        
│   │   ├── repositories/        
│   │   ├── routers/        
│   │   └── services/
│   ├── main.py
└── requirements.txt

Instalación y configuración

Requisitos previos

• Python 3.8 o superior
• Node.js 16 o superior

Instalación

Clonar el repositorio

HTTPS

git clone https://github.com/sgarnica1/subteBA-path.git

SSH

git clone git@github.com:sgarnica1/subteBA-path.git

Configurar el backend:

cd backend

Crear un entorno virtual (Recomendado)

Windows

py -m venv venv
venv\Scripts\activate

macOS/Linux

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

Instalar dependencias

Windows

pip install -r requirements.txt

macOS

xcode-select --install
pip install -r requirements.txt

Linux

sudo apt update && sudo apt install python3-dev build-essential libpq-dev
pip install -r requirements.txt

Iniciar el servidor

uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000

Comprobar backend

curl http://localhost:8000/docs

Configurar el frontend:

cd frontend

Crear un archivo .env con las siguientes variables

VITE_GOOGLE_MAPS_API_KEY=<tu_api_key_de_google_maps>
VITE_SUBTE_API_URL=http://localhost:8000

Instalar pnpm

npm install -g pnpm

Instalar dependencias y ejecutar la aplicación

pnpm install
pnpm run dev

Uso

1. Acceder a la aplicación web (por defecto en http://localhost:5173)
2. Seleccionar estación de origen
3. Seleccionar estación de destino
4. Visualizar la ruta óptima calculada

Arquitectura del sistema

graph LR
    A[Frontend React] --> B[API FastAPI]
    B --> C[Algoritmo A*]
    C --> D[Datos]
    B --> A
    A --> E[Google Maps API]

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Autores

Apellidos	Nombre	Matrícula	Email	Grupo
Tahri Jautei Hassan	Mamoun	220129	mamoun.t@alumnos.upm.es	5S2M-B
El Fakhouri	Adam	220107s	adam.elf@alumnos.upm.es	5S2M-B
Blay González	Álvaro	220469	alvaro.blay@alumnos.upm.es	5S1M
Anaam	Farid	210321	farid.anaam@alumnos.upm.es	5S2M-B
Garnica González	Sergio	240817	s.garnica@alumnos.upm.es	5S1M-B

Licencia

Este proyecto está bajo la Licencia MIT - ver el archivo LICENSE para más detalles.

Agradecimientos

• Universidad Politécnica de Madrid
• Profesores y compañeros de la asignatura de Inteligencia Artificial