Natężenie ruchu
Modele danych Roads Management Insights dotyczące czasu podróży i odczytu prędkości są tworzone przez łączenie różnych źródeł informacji:
Zagregowane dane z Map: najważniejszym źródłem są zagregowane, zanonimizowane dane z Map Google, które pozwalają Mapom Google obliczać prędkość pojazdów w czasie rzeczywistym na drogach na całym świecie.
Dane historyczne o natężeniu ruchu: z czasem zagregowane dane użytkowników są wykorzystywane do tworzenia historycznych wzorców natężenia ruchu, które pomagają systemowi zrozumieć „normalne” natężenie ruchu na danej drodze o dowolnej porze dnia i w dowolnym dniu tygodnia.
Dane dodatkowe: dane historyczne są łączone z innymi danymi, w tym z informacjami od partnerów, np. lokalnych zarządów dróg, oraz z opiniami użytkowników Map w czasie rzeczywistym, którzy zgłaszają zdarzenia takie jak wypadki czy roboty drogowe.
AI łączy te źródła informacji, aby na podstawie danych w czasie rzeczywistym określać bieżące warunki, a na podstawie danych historycznych – prognozy bazowe. Ta fuzja jest kluczowa dla sposobu przewidywania tras, na przykład:
- Krótkie trasy zależą w dużej mierze od bieżących informacji w czasie rzeczywistym.
- W przypadku dłuższych tras stosowane jest zaawansowane modelowanie AI, w którym pobliskie odcinki są przewidywane na podstawie danych w czasie rzeczywistym, a bardziej odległe odcinki – na podstawie wzorców historycznych.
- W przypadku dróg z ograniczoną liczbą sygnałów w czasie rzeczywistym do przewidywania spowolnień wykorzystywane są głównie dane historyczne.
Tabele BigQuery
Aby wysyłać zapytania dotyczące zgromadzonych danych o czasie podróży i prędkości, zapoznaj się z tabelą historical_travel_time w BigQuery.