211service.com
En körväg gjord just för dig
Hur lång tid tar det egentligen att köra från punkt A till punkt B? Även om kartapplikationer länge har givit en gissning tillsammans med anvisningar, har en grupp på Microsoft Research byggt ett system som ger en mycket mer exakt uppskattning baserat på vägförhållanden i realtid och användarens körvanor. Systemet förutsäger också vilken rutt som kommer att vara snabbast för varje användare, och kommer att justera sina förslag om en persons körvanor förändras över tiden. Forskarna presenterade sitt arbete förra veckan vid den 17:e Association for Computing Machinery-konferensen om Kunskapsupptäckt och datautvinning i San Diego.
Körtid: Bilden ovan visar rutter som samlats in från mer än 33 000 taxibilar i Peking under tre månader. Forskare använder data för att skapa anpassade vägbeskrivningar.
Forskningen baseras på data från GPS-sensorer installerade i mer än 33 000 taxibilar i Peking, Kina. Yu Zheng ledde studien vid Microsoft Research Asia. Hans team analyserade tidigare dessa data helt enkelt för att hitta snabba rutter runt staden, eftersom taxiförare är väl förtrogna med ändrade körförhållanden. Deras senaste applikation integrerar dock flera ytterligare faktorer.
De nya algoritmerna använder data från taxibilarna inte bara för att hitta rutter utan också för att samla information om både realtid och tidigare trafikförhållanden. De hämtar också vädret från allmänt tillgängliga webbplatser. Algoritmerna använder dessa data för att förutsäga vilka trafikförhållanden en förare sannolikt kommer att stöta på när han anländer till olika punkter på en väg och för att justera riktningarna därefter.
Systemet använder också GPS-data på användarnas mobiltelefoner för att spåra deras körbeteende och ge personliga vägbeskrivningar. Olika förare har olika snabbaste vägar även vid samma tid på dagen, säger Zheng. Till exempel, säger han, kan en aggressiv förare klara sig bra när han kör på motorvägar, passerar bilar och överskrider hastighetsgränsen. En mer konservativ förare kan komma till en destination snabbare genom att färdas på bakvägar med mindre trafik. Zheng noterar att användarens integritet skyddas genom att lagra och analysera personlig data helt och hållet på telefonen.
Att ta hänsyn till hur dessa beteenden förändras över tid är också viktigt. Människor kör inte bara rutter på olika sätt, säger Zheng, de anpassar sig också när de får erfarenhet. Efter att jag gått igenom en rutt flera gånger vet jag hur jag ska köra den, säger han. Som ett resultat ändrar systemet ibland sin förutsägelse av den snabbaste rutten baserat på en förares bekantskap med vissa gator.
Att testa systemet är svårt, konstaterar forskarna, eftersom en individ bara kan köra en rutt åt gången, och förhållandena är alltid olika. Forskarna utvärderade sitt schema genom att jämföra faktiska GPS-resedata med deras restidsförutsägelser. Teamet fann tidigare att rutterna de hämtade från taxibilar var snabbare än rutter som tillhandahålls av stora karttjänster. I den här studien visade teamet att systemets körtidsförutsägelser med tiden blev mer exakta och att de personliga rutterna var snabbare än till och med de grundläggande taxirutterna.
Allstädes närvarande av billiga, alltid anslutna GPS-sensorer har förändrat de typer av förutsägelser som är möjliga, säger Sam Madden , en docent vid MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory som studerar trådlösa sensornätverk, inklusive GPS-enheter. Jag tror att det här är första gången det är möjligt att utföra ett sådant här arbete i storleken på varje väg i en stad eller ett land, säger Madden. Zhengs team, tillägger han, arbetar med en dataskala som är långt utöver vad som var möjligt för tre år sedan. Madden tror att detta har gett Microsoft-forskarna tillräckligt med data för att göra betydande framsteg när det gäller att förstå trafik i realtid. Han anser också att deras ansträngningar att skräddarsy rutter är innovativa.
Zheng säger att hans teams app lätt kan anpassas för allmän eller kommersiell användning i vilken stad som helst som har ett stort antal taxibilar. Peking ligger på fjärde plats i världen för antalet taxibilar, men han noterar att topp 10 inkluderar Mexico City, Bangkok, Tokyo, New York, Buenos Aires och Moskva. Zheng säger: Vi gör något som kan distribueras i den verkliga världen och kan få verklig inverkan.