Jak Google wykrywa przekrwienie ruchu?

Po wprowadzeniu Google Maps i Google Earth w 2005 r. Google wkrótce zainteresował się dostarczaniem klientom informacji o ruchu w czasie rzeczywistym. Jednak z 3, 9 miliona mil dróg publicznych wytrawionych w krajobrazie USA, utrzymywanie tabulatorów na całym ruchu drogowym kraju 24 godziny na dobę okazało się dość wysokim zamówieniem - nawet dla jednej z najbardziej wszechobecnych firm w erze cyfrowej. Mimo to Google zdołało ją ściągnąć ... z małą pomocą z zewnątrz.

Pomoc czujnika

Szukając sposobu na zbieranie najświeższych informacji o natężeniu ruchu, Google odkrył, że nie był to jedyny podmiot zainteresowany tą sprawą. Rządowe departamenty transportu na szczeblu lokalnym, stanowym i federalnym - mając nadzieję na zebranie danych statystycznych dotyczących planowania, poprawić czasy reakcji na wypadki i zwiększyć natężenie ruchu - rozpoczęły powszechną instalację czujników ruchu słonecznego na głównych drogach w całym kraju. Umówienie się z tymi agencjami transportowymi w celu udostępnienia danych generowanych przez czujniki okazało się być wzajemnie satysfakcjonującym przedsięwzięciem dla obu stron; Google był w stanie rozwinąć usługi ruchu drogowego, podczas gdy agencje transportowe były w stanie pokryć część kosztów czujników. Menedżerowie Google następnie podpisali wielomilionową umowę z Inrix, firmą zajmującą się oprogramowaniem związanym z ruchem drogowym, która niezależnie gromadzi dane dla osób dojeżdżających do pracy za pomocą czujników w 22 krajach.

Jak działają czujniki ruchu

Dostępnych jest kilka różnych rodzajów czujników ruchu, ale trzy typy naziemne stały się bardziej powszechne w ostatnich latach: radar, aktywny podczerwień i laserowy radar. Technologia wykorzystywana przez czujniki ruchu radarowego istnieje od czasów II wojny światowej, kiedy to pomogła wojskowym śledzić wrogie statki w powietrzu i na morzu. Naśladując tę ​​metodę, radarowe czujniki ruchu rozmieszczają mierzalny obszar energii mikrofalowej, który jest odbijany z powrotem do urządzenia, gdy pojazd przechodzi przez niego. Aktywne czujniki podczerwieni i laserowe działają w podobny sposób, wykorzystując energię podczerwieni o niskiej mocy i wiązki podczerwieni do tworzenia obszarów detekcji. We wszystkich trzech typach urządzeń, czas potrzebny do odbicia energii od czujnika jest porównywany z danymi zebranymi w niezakłóconym polu w celu określenia wielkości i prędkości pojazdu przechodzącego przez niego. Korzystając z bezprzewodowej sieci danych, informacje są natychmiast przesyłane z powrotem na serwer, na którym jest on formatowany i przekazywany do abonentów za pośrednictwem Internetu. Dzisiejsza technologia pozwala każdemu z tych urządzeń monitorować kilka pasów ruchu na raz.

Pocenie się małych rzeczy

Podczas gdy współpraca z różnymi agencjami transportowymi dostarczała Google najświeższe informacje o zatłoczeniach na autostradach i głównych drogach, niewiele zrobiła w zakresie monitorowania ruchu na mniejszych ulicach wiejskich i okolicznych. Aby to osiągnąć, Google zwrócił się do ludzi, dla których zbierał informacje: dla swoich klientów. Telefony komórkowe obsługujące GPS, które korzystają z aplikacji Google Maps, nieustannie przekazują Google informacje o lokalizacji i prędkości każdego użytkownika w czasie rzeczywistym. Korzystając z techniki znanej jako "crowdsourcing", Google łączy informacje dostarczane przez tysiące aktywnych telefonów komórkowych, aby określić, jak szybko przemieszcza się ruch w danej lokalizacji. Chociaż ta funkcja może być wyłączona na telefonach komórkowych, Google próbowało zniechęcić użytkowników do tego, upewniając się, że wszystkie gromadzone informacje są anonimowe.

Stacking the Pros Against the Cons

Technologia wykorzystywana przez Google do zapewnienia aktualnych warunków ruchu drogowego nie jest pozbawiona wad. Czujniki radarowe nie mogą pomóc kierowcom uniknąć utknięcia pojazdów, ponieważ nie mogą wykryć obiektów, które nie są w ruchu. Aktywne czujniki podczerwieni i lasera radarowego są znane z nieprawidłowego działania w gęstej mgle lub zamieci śnieżnej. A dokładność crowdsourcingu może być zmniejszona, gdy nie ma wystarczającej liczby telefonów komórkowych dostarczających dane dla danego obszaru.