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Eine Fahrstrecke speziell für Sie
Wie lange dauert es wirklich, von A nach B zu fahren? Obwohl Kartenanwendungen seit langem eine Schätzung zusammen mit Wegbeschreibungen abgeben, hat eine Gruppe von Microsoft Research ein System entwickelt, das basierend auf Echtzeit-Straßenbedingungen und den Fahrgewohnheiten des Benutzers eine viel genauere Schätzung liefert. Das System sagt auch voraus, welche Route für jeden Benutzer am schnellsten ist, und passt seine Vorschläge an, wenn sich die Fahrgewohnheiten einer Person im Laufe der Zeit ändern. Die Forscher präsentierten ihre Arbeit vergangene Woche auf der 17. Association for Computing Machinery Conference am Wissensentdeckung und Data Mining in San Diego.
Fahrzeit: Das obige Bild zeigt Routen, die in drei Monaten von mehr als 33.000 Pekinger Taxis gesammelt wurden. Forscher verwenden die Daten, um maßgeschneiderte Wegbeschreibungen zu erstellen.
Die Forschung basiert auf Daten von GPS-Sensoren, die in mehr als 33.000 Taxis in Peking, China, installiert sind. Yu Zheng leitete die Studie bei Microsoft Research Asia. Sein Team hat diese Daten zuvor analysiert, um schnelle Routen in der Stadt zu finden, da Taxifahrer mit sich ändernden Fahrbedingungen bestens vertraut sind. Ihre neueste Anwendung integriert jedoch mehrere zusätzliche Faktoren.
Die neuen Algorithmen verwenden die Daten der Taxis nicht nur, um Routen zu finden, sondern auch, um Informationen über Echtzeit- und vergangene Verkehrsbedingungen zu sammeln. Sie ermitteln auch das Wetter von öffentlich zugänglichen Websites. Die Algorithmen verwenden diese Daten, um vorherzusagen, auf welche Verkehrsbedingungen ein Fahrer bei der Ankunft an verschiedenen Punkten auf einem Weg wahrscheinlich treffen wird, und die Richtungen entsprechend anzupassen.
Das System nutzt auch die GPS-Daten der Handys der Nutzer, um ihr Fahrverhalten zu verfolgen und personalisierte Wegbeschreibungen bereitzustellen. Verschiedene Fahrer haben sogar zur gleichen Tageszeit unterschiedliche schnellste Wege, sagt Zheng. Zum Beispiel, sagt er, könnte ein aggressiver Fahrer gut auf Autobahnen fahren, Autos überholen und die Geschwindigkeitsbegrenzung überschreiten. Ein konservativerer Fahrer kann ein Ziel schneller erreichen, indem er auf Nebenstraßen mit weniger Verkehr fährt. Zheng weist darauf hin, dass die Privatsphäre des Benutzers geschützt wird, indem die personalisierten Daten vollständig auf dem Telefon gespeichert und analysiert werden.
Es ist auch wichtig zu berücksichtigen, wie sich diese Verhaltensweisen im Laufe der Zeit ändern. Menschen fahren Routen nicht nur auf unterschiedliche Weise, sagt Zheng, sie passen sich auch an, wenn sie Erfahrungen sammeln. Nachdem ich eine Strecke mehrmals durchlaufen habe, weiß ich, wie man sie fährt, sagt er. Infolgedessen ändert das System manchmal seine Vorhersage der schnellsten Route basierend auf der Vertrautheit des Fahrers mit bestimmten Straßen.
Das Testen des Systems sei schwierig, stellen die Forscher fest, da eine Person immer nur eine Strecke gleichzeitig fahren kann und die Bedingungen immer unterschiedlich sind. Die Forscher bewerteten ihr Schema, indem sie die tatsächlichen GPS-Reisedaten mit ihren Reisezeitvorhersagen verglichen. Das Team stellte zuvor fest, dass die von Taxis ermittelten Routen schneller waren als die von großen Kartendiensten bereitgestellten Routen. In dieser Studie zeigte das Team, dass die Fahrzeitvorhersagen des Systems im Laufe der Zeit genauer wurden und die personalisierten Routen sogar schneller waren als die einfachen Taxirouten.
Die Allgegenwart billiger, immer verbundener GPS-Sensoren hat die möglichen Vorhersagen verändert, sagt Sam Madden , ein außerordentlicher Professor am MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory, der drahtlose Sensornetzwerke untersucht, einschließlich GPS-Einheiten. Ich denke, dies ist das erste Mal, dass solche Arbeiten auf jeder Straße in einer Stadt oder einem Land möglich sind, sagt Madden. Zhengs Team, fügt er hinzu, operiere mit einem Datenvolumen, das weit über das hinausgeht, was noch vor drei Jahren möglich war. Madden glaubt, dass dies den Microsoft-Forschern genügend Daten gegeben hat, um erhebliche Fortschritte beim Verstehen des Datenverkehrs in Echtzeit zu erzielen. Auch ihr Bemühen, Routen individuell zu gestalten, hält er für innovativ.
Zheng sagt, dass die App seines Teams leicht für den allgemeinen oder kommerziellen Gebrauch in jeder Stadt mit einer großen Anzahl von Taxis angepasst werden könnte. Peking rangiert weltweit an vierter Stelle bei der Anzahl der Taxis, aber er stellt fest, dass Mexiko-Stadt, Bangkok, Tokio, New York, Buenos Aires und Moskau zu den Top 10 gehören. Zheng sagt: Wir tun etwas, das in der realen Welt eingesetzt werden kann und eine echte Wirkung haben kann.