211service.com
GPS-gegevens over taxi's in Peking onthullen de oorzaak van files
Peking is een stad die bekend staat om de files. In 2006 duurde de spits naar verluidt 11 uur per dag en werd de stad overdag een virtuele parkeerplaats genoemd. Zoals in de meeste grote steden, proberen stedenbouwkundigen al jaren om de druk te verlichten door nieuwe wegen of lijnen voor het openbaar vervoer toe te voegen, of door betere handhaving van verkeerswetten.
Verkeer volgen: Om de oorzaken van de verkeersproblemen in Peking te begrijpen, verdeelden onderzoekers de stad in regio's, zoals hierboven weergegeven, en analyseerden ze de manieren waarop taxi's tussen hen reizen.
Nu heeft een groep die werkt bij Microsoft Research Asia aangetoond dat het volgen van de locatie van taxi's een betere manier kan zijn om de onderliggende problemen met het transportnetwerk van een stad te identificeren, zodat ambtenaren kunnen bepalen hoe congestie het beste kan worden verminderd.
De onderzoekers gebruikten gps-gegevens van meer dan 33.000 taxi's in Peking. Die gegevens zijn verzameld in 2009 en 2010. De onderzoekers waren niet alleen op zoek naar knelpunten, knelpunten die reguliere forensen misschien maar al te goed kennen. [Overbelaste] wegsegmenten zijn slechts het uiterlijk - ze zijn niet het probleem, zegt Yu Zheng , die het onderzoek leidde. In ons werk proberen we de ware oorzaak van het probleem te achterhalen.
De onderzoekers presenteerden hun werk vorige week op de 13e Internationale Conferentie over Ubiquitous Computing , die plaatsvond in Peking.
Om achter de onderliggende oorzaken van verkeersproblemen te komen, moesten de onderzoekers informatie krijgen over de reizen die mensen maken - waar reizen beginnen, eindigen en hoe een forens tussendoor reist. De onderzoekers verdeelden Peking in regio's en analyseerden de taxigegevens om plaatsen te vinden waar twee regio's niet goed met elkaar verbonden waren.
Zelfs als een taxi nooit een vertraging tegenkomt, kunnen aanwijzingen van de reis wijzen op een onderliggend probleem met stadsplanning. De taxichauffeur kan bijvoorbeeld een omweg van punt A naar punt B nemen in plaats van een directe. De toegevoegde afstand zou erop kunnen wijzen dat de bestuurder op de hoogte is van een probleem met wat de snelste route lijkt te zijn.
De algoritmen van de onderzoekers geven aan wanneer het netwerk van wegen en metrolijnen tussen twee regio's het aantal mensen dat tussen die regio's reist niet kan dragen. Door onderliggende problemen te signaleren, laat het systeem stedenbouwkundigen zien waar ze hun aandacht op moeten richten, zegt Zheng.
In sommige gevallen, zegt Zheng, zijn de drukke regio's niet echt de gebieden met gebreken. Het kan bijvoorbeeld zijn dat mensen uit regio 1 door regio 2 gaan op weg naar regio 3, in dat geval is het wellicht beter om regio 1 en 3 direct met elkaar te verbinden, in plaats van te proberen snelwegen in regio 2 te verbreden.
De onderzoekers evalueerden hun systeem door te onderzoeken hoe hun berekeningen veranderden naarmate het transportnetwerk van Peking zich ontwikkelde tijdens de tweejarige periode die ze volgden. Ze ontdekten dat wanneer stadsplanners nieuwe verbindingen toevoegden tussen regio's die door algoritmen als gebrekkig waren aangemerkt, de omstandigheden inderdaad verbeterden. Waar gebreken werden geïdentificeerd maar niet verholpen, verbeterden de verkeersomstandigheden niet.
Zheng zegt dat het systeem gemakkelijk kan worden aangepast aan elke stad met een groot aantal taxi's, waarvan er vele zelf al moeite hebben met het verkeer. Peking staat op de vierde plaats in de wereld voor het aantal taxi's. De top 10 omvat Mexico-Stad, Bangkok, Tokio, New York, Buenos Aires en Moskou. Zheng zegt dat met voldoende gegevens zijn technieken daar net zo goed zouden werken als voor Peking.
Ik vind dit een interessante richting, hoewel ik me afvraag in hoeverre het echte probleem bij stadsplanning is dat je niet de middelen – geld – hebt om er iets aan te doen, zegt Sam Madden , een universitair hoofddocent aan het MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory, die draadloze sensornetwerken bestudeert, inclusief GPS-eenheden.
Madden voegt eraan toe dat de enorme hoeveelheid gegevens die de onderzoekers hebben verzameld - genoeg om elke weg in een stad te analyseren - het werk indrukwekkend maakt. Zelfs een paar jaar geleden, zegt hij, zou het een uitdaging zijn geweest om zoveel informatie over de wegomstandigheden te krijgen. Voor zijn eigen onderzoek plaatste Madden GPS-sensoren op taxi's om gegevens te verzamelen, maar de kosten en moeilijkheden beperkten hem tot het taggen van tientallen taxi's, niet duizenden.