Conceitos dos Dados do Gerenciamento de Estradas

Os modelos de dados do Dados do Gerenciamento de Estradas são criados combinando diferentes fontes de informação para fornecer insights sobre o congestionamento de estradas.

Congestionamento de vias

Os modelos de dados do Dados do Gerenciamento de Estradas para duração da viagem e leitura de velocidade são criados combinando diferentes fontes de informação:

  • Dados agregados do Maps: a fonte mais importante são os dados agregados e anonimizados do Google Maps, que permitem calcular a velocidade em tempo real dos veículos nas vias do mundo todo.

  • Dados históricos de trânsito: com o tempo, os dados agregados dos usuários são usados para criar padrões históricos de trânsito, que ajudam o sistema a entender o trânsito "normal" de uma via específica em qualquer horário e dia da semana.

  • Dados complementares: os dados históricos são combinados com outros dados, incluindo informações de terceiros de parceiros, como departamentos de transporte locais, além de feedback em tempo real de usuários do Maps que relatam incidentes, como acidentes ou obras.

A IA combina essas fontes de informação para entender as condições atuais com dados em tempo real e fornecer previsões de referência com dados históricos. Essa fusão é fundamental para a previsão de rotas, por exemplo:

  • Os trajetos curtos dependem muito de informações atuais e em tempo real.
  • Os trajetos mais longos usam modelagem de IA avançada, em que os segmentos próximos são previstos usando dados em tempo real, enquanto os segmentos mais distantes dependem mais de padrões históricos.
  • As vias com sinais limitados em tempo real dependem mais dos dados históricos para prever lentidões.

Intervalos de leitura de velocidade

Um intervalo de leitura de velocidade (SRI, na sigla em inglês) é um trecho contíguo de um trajeto em que o trânsito se enquadra em uma única categoria de velocidade. Juntos, os intervalos de leitura de velocidade de um trajeto cobrem todo o trajeto, da origem ao destino.

Categorias de velocidade

As categorias de velocidade se alinham com as cores mostradas na camada de trânsito do Google Maps:

Categoria de velocidade Cor do trânsito no Google Maps Descrição
NORMAL Verde O trânsito está fluindo normalmente, sem lentidão.
SLOW Amarelo Uma lentidão foi detectada, mas nenhum engarrafamento se formou.
TRAFFIC_JAM Vermelho Um congestionamento é detectado.
TRAFFIC_JAM_HEAVY Vermelho-escuro Trânsito intenso detectado. Disponível a partir de 8 de outubro de 2026 apenas em intervalos de leitura de velocidade baseados em deslocamento (speed_reading_offsets).

Formatos

  • Intervalos de leitura de velocidade com base em deslocamento (speed_reading_offsets): cada intervalo é demarcado por start_offset (inclusivo) e end_offset (exclusivo), medidos em metros a partir do início do trajeto. O end_offset de cada intervalo é igual ao start_offset do intervalo seguinte.

    Por exemplo, um trajeto de 100 metros em que os primeiros 80 metros têm uma lentidão e os 20 metros restantes fluem normalmente é representado como:

    start_offset end_offset speed
    0 80 SLOW
    80 100 NORMAL

  • Intervalos de leitura de velocidade com base em coordenadas (speed_reading_intervals, legado): cada intervalo é definido por coordenadas de polilinhas (interval_coordinates). Nesse formato, os engarrafamentos pesados (vermelho escuro) são informados como TRAFFIC_JAM. TRAFFIC_JAM_HEAVY nunca é usado. Esse campo legado pode deixar de ser preenchido em 13 de janeiro de 2027 ou depois. Use speed_reading_offsets.

Para detalhes do esquema, consulte Dados de vias em tempo real e a tabela recent_roads_data.

Tabelas do BigQuery

Para consultar os dados acumulados de duração da viagem e intervalos de leitura de velocidade, consulte a tabela historical_travel_time e a tabela recent_roads_data no BigQuery.