Increasingly in large cities there are multiple means of transportation and today many passengers need to change transport to move efficiently. Road circulation is often affected by accidents, maintenance or congestion, so travel time of passengers is increased. Consequently, delays affect transport schedules, so transport changes are required and will help reducing the travel time to destination. Multimodal travel planners are becoming an important element in a context of intelligent transport systems, where users can access, plan and choose the journey according to the transport and schedules available. However, the development of multimodal systems, where data come from different sources, causes conflicts that need resolution for the correct functioning of the system. As an alternative to the traditional data integration solution of different operators, a solution is presented that allows to retrieve transport information using the APIs available. These results are aggregated in an aggregator, which introduces a semantic content using a transport ontology and the different geographic coordinates are normalized to avoid the problem of the different representations of each operator. This dissertation is part of a European MASAI project, which is part of a set of solutions that will allow European users to plan their trips. Services/modules have been developed that can be integrated into the MASAI project, with real-time information from different operators. Many problems have been raised throughout this dissertation, where these have been investigated and solutions were developed to reduce and eliminate barriers to the implementation of multimodal travel planners.

Os planeadores de viagens multimodais, estão-se a tornar um elemento importante num contexto de "intelligent transport systems", onde os utilizadores/passageiros podem consultar, planear e escolher a viagem de acordo com os transportes e horários disponíveis. No entanto, o desenvolvimento de sistemas multimodais, onde os dados advêm de diferentes fontes, gera situações e conflitos que carecem de resolução para o correto funcionamento do sistema. Em alternativa à tradicional solução de integração de dados de diferentes operadores, é apresentada uma solução que permite retirar informação de transportes usando as API disponibilizadas. Estes resultados são agregados num agregador, o qual introduz conteúdo semântico através do uso de uma ontologia de transportes e as diferentes coordenadas geográficas são normalizadas para evitar o problema das diferentes representações de cada operador. Esta dissertação está inserida num projeto europeu MASAI, no qual faz parte de um conjunto de soluções que permitem aos utilizadores europeus planear as suas viagens. Foram desenvolvidos módulos/serviços que podem ser integrados no projeto MASAI, com informações em tempo-real vindas dos diferentes operadores. Ao longo do trabalho são levantados vários problemas, tendo estes sido investigados e desenvolvidas soluções que permitam reduzir e suprimir os obstáculos na implementação de planeadores de viagens multimodais.