Die Datenmodelle für Reisezeit und Geschwindigkeitsmessung von Roads Management Insights basieren auf einer Kombination verschiedener Informationsquellen:
Aggregierte Kartendaten:Die wichtigste Quelle sind aggregierte, anonymisierte Daten aus Google Maps. Damit kann Google Maps die Echtzeitgeschwindigkeit von Fahrzeugen auf Straßen weltweit berechnen.
Bisherige Verkehrsdaten:Im Laufe der Zeit werden die aggregierten Nutzerdaten verwendet, um bisherige Verkehrsmuster zu erstellen. So kann das System den „normalen“ Verkehr für eine bestimmte Straße zu jeder Tageszeit und an jedem Wochentag ermitteln.
Zusätzliche Daten:Historische Daten werden mit anderen Daten kombiniert, darunter Drittanbieterinformationen von Partnern wie lokalen Verkehrsbehörden sowie Echtzeit-Nutzerfeedback von Maps-Nutzern, die Vorfälle wie Unfälle oder Baustellen melden.
KI kombiniert diese Informationsquellen, um die aktuellen Bedingungen mit Echtzeitdaten zu erfassen und mit historischen Daten Baseline-Prognosen zu erstellen. Diese Kombination ist entscheidend für die Vorhersage von Routen, z. B.:
- Kurze Routen hängen stark von aktuellen Echtzeitinformationen ab.
- Bei längeren Routen wird fortschrittliches KI-Modellieren verwendet. Dabei werden nahegelegene Segmente anhand von Echtzeitdaten vorhergesagt, während weiter entfernte Segmente stärker auf historischen Mustern basieren.
- Bei Straßen mit begrenzten Echtzeitsignalen werden zur Vorhersage von Verlangsamungen stärker Verlaufsdaten herangezogen.
Weitere Informationen
Weitere Informationen zu den Straßeninformationen von Google finden Sie in den folgenden Google-Blogposts:
- Die Vorteile von Staus: Crowdsourcing von Daten zu Verkehrsbehinderungen
- Google Maps 101: Wie KI dabei hilft, die Verkehrslage vorherzusagen und Routen zu ermitteln
- Verkehrsprognosen mit fortschrittlichen grafischen neuronalen Netzwerken