Die Datenmodelle für Reisezeit und Geschwindigkeitsmessung von Roads Management Insights basieren auf einer Kombination verschiedener Informationsquellen:
Aggregierte Kartendaten:Die wichtigste Quelle sind aggregierte, anonymisierte Daten aus Google Maps. Damit kann Google Maps die Echtzeitgeschwindigkeit von Fahrzeugen auf Straßen weltweit berechnen.
Verlaufsdaten zum Traffic:Im Laufe der Zeit werden die aggregierten Nutzerdaten verwendet, um historische Verkehrsmuster zu erstellen. So kann das System den „normalen“ Traffic für eine bestimmte Straße zu einer bestimmten Zeit und an einem bestimmten Wochentag ermitteln.
Zusätzliche Daten:Verlaufsbezogene Daten werden mit anderen Daten kombiniert, darunter Informationen von Drittanbietern wie lokalen Verkehrsbehörden sowie Echtzeit-Nutzerfeedback von Maps-Nutzern, die Vorfälle wie Unfälle oder Baustellen melden.
KI kombiniert diese Informationsquellen, um die aktuellen Bedingungen mit Echtzeitdaten zu erfassen und mit historischen Daten Baseline-Prognosen zu erstellen. Diese Kombination ist entscheidend für die Vorhersage von Routen, z. B.:
- Kurze Routen hängen stark von aktuellen Echtzeitinformationen ab.
- Bei längeren Routen wird fortschrittliche KI-Modellierung verwendet. Dabei werden nahegelegene Segmente anhand von Echtzeitdaten vorhergesagt, während weiter entfernte Segmente stärker auf Verhaltensmustern aus der Vergangenheit basieren.
- Bei Straßen mit wenigen Echtzeitsignalen werden zur Vorhersage von Verkehrsbehinderungen stärker Verlaufsdaten herangezogen.
Weitere Informationen
Weitere Informationen zu den Straßeninformationen von Google finden Sie in den folgenden Google-Blogposts:
- Die helle Seite des Staus: Crowdsourcing von Daten zur Straßenüberlastung
- Google Maps 101: Wie KI dabei hilft, die Verkehrslage vorherzusagen und Routen zu ermitteln
- Verkehrsprognosen mit fortschrittlichen grafischen neuronalen Netzwerken