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.
Bisherige Verkehrsdaten:Im Laufe der Zeit werden die aggregierten Nutzerdaten verwendet, um bisherige Verkehrsmuster zu erstellen. So kann das System den „normalen“ Verkehr für eine bestimmte Straße zu jeder Tageszeit und an jedem Wochentag ermitteln.
Zusätzliche Daten:Historische Daten werden mit anderen Daten kombiniert, darunter Drittanbieterinformationen von Partnern 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 begrenzten Echtzeitsignalen wird stärker auf Verlaufsdaten zurückgegriffen, um Verlangsamungen vorherzusagen.
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: Verkehrsprognosen und Routenauswahl mithilfe von KI
- Verkehrsprognosen mit fortschrittlichen grafischen neuronalen Netzwerken