211service.com
Een autoroute speciaal voor jou gemaakt
Hoe lang duurt het echt om van punt A naar punt B te rijden? Hoewel kaarttoepassingen al lang een schatting geven, samen met aanwijzingen, heeft een groep bij Microsoft Research een systeem gebouwd dat een veel nauwkeurigere schatting geeft op basis van realtime wegomstandigheden en het rijgedrag van de gebruiker. Het systeem voorspelt ook welke route voor elke gebruiker het snelst is en past zijn suggesties aan als het rijgedrag van een persoon in de loop van de tijd verandert. De onderzoekers presenteerden hun werk vorige week op de 17e Association for Computing Machinery-conferentie over: Kennis ontdekken en datamining in San Diego.
Rijtijd: De afbeelding hierboven toont routes die zijn verzameld vanuit meer dan 33.000 taxi's in Peking gedurende drie maanden. Onderzoekers gebruiken de gegevens om aangepaste richtingen te bouwen.
Het onderzoek is gebaseerd op gegevens van GPS-sensoren die zijn geïnstalleerd in meer dan 33.000 taxi's in Peking, China. Yu Zheng leidde de studie bij Microsoft Research Asia. Zijn team analyseerde die gegevens eerder om snelle routes door de stad te vinden, aangezien taxichauffeurs zeer goed bekend zijn met veranderende rijomstandigheden. Hun nieuwste applicatie integreert echter verschillende extra factoren.
De nieuwe algoritmen gebruiken gegevens van de taxi's niet alleen om routes te vinden, maar ook om informatie te verzamelen over zowel realtime als vroegere verkeersomstandigheden. Ze halen ook het weer van openbaar beschikbare websites. De algoritmen gebruiken deze gegevens om te voorspellen met welke verkeersomstandigheden een bestuurder te maken kan krijgen bij aankomst op verschillende punten op een pad en om de rijrichting daarop aan te passen.
Het systeem gebruikt ook de gps-gegevens op de mobiele telefoons van gebruikers om hun rijgedrag te volgen en gepersonaliseerde routebeschrijvingen te geven. Verschillende chauffeurs hebben verschillende snelste paden, zelfs op hetzelfde tijdstip van de dag, zegt Zheng. Hij zegt bijvoorbeeld dat een agressieve bestuurder er goed aan doet om op snelwegen te rijden, auto's in te halen en de snelheidslimiet te overschrijden. Een conservatievere bestuurder zou sneller op een bestemming kunnen komen door op binnenwegen met minder verkeer te rijden. Zheng merkt op dat de privacy van de gebruiker wordt beschermd door de gepersonaliseerde gegevens volledig op de telefoon op te slaan en te analyseren.
Het is ook belangrijk om rekening te houden met hoe dit gedrag in de loop van de tijd verandert. Mensen rijden niet alleen op verschillende manieren routes, zegt Zheng, ze passen zich ook aan naarmate ze meer ervaring opdoen. Nadat ik een route meerdere keren heb doorlopen, weet ik hoe ik ermee moet rijden, zegt hij. Als gevolg hiervan verandert het systeem soms de voorspelling van de snelste route op basis van de bekendheid van een bestuurder met bepaalde straten.
Het testen van het systeem is moeilijk, merken de onderzoekers op, omdat een individu maar één route tegelijk kan rijden en de omstandigheden altijd anders zijn. De onderzoekers evalueerden hun schema door de werkelijke GPS-reisgegevens te vergelijken met hun reistijdvoorspellingen. Het team ontdekte eerder dat de routes die ze van taxi's afhaalden sneller waren dan routes die werden aangeboden door grote kaartservices. In deze studie toonde het team aan dat de rijtijdvoorspellingen van het systeem in de loop van de tijd nauwkeuriger werden en dat de gepersonaliseerde routes sneller waren dan zelfs de standaard taxi-afgeleide routes.
De alomtegenwoordigheid van goedkope, altijd verbonden GPS-sensoren heeft het soort voorspellingen dat mogelijk is veranderd, zegt Sam Madden , een universitair hoofddocent aan het MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory, die draadloze sensornetwerken bestudeert, inclusief GPS-eenheden. Ik denk dat dit de eerste keer is dat het mogelijk is om dit soort werk te doen op de schaal van elke weg in een stad of land, zegt Madden. Het team van Zheng, voegt hij eraan toe, werkt met een schaal aan gegevens die veel verder gaat dan wat zelfs drie jaar geleden mogelijk was. Madden is van mening dat dit de Microsoft-onderzoekers voldoende gegevens heeft opgeleverd om aanzienlijke vooruitgang te boeken bij het begrijpen van verkeer in realtime. Ook vindt hij hun inspanningen om routes aan te passen innovatief.
Zheng zegt dat de app van zijn team gemakkelijk kan worden aangepast voor algemeen of commercieel gebruik in elke stad met een groot aantal taxi's. Peking staat op de vierde plaats in de wereld voor het aantal taxi's, maar hij merkt op dat de top 10 Mexico-Stad, Bangkok, Tokio, New York, Buenos Aires en Moskou omvat. Zheng zegt: We doen iets dat in de echte wereld kan worden ingezet en een echte impact kan hebben.