“你家离公司只有8公里,为什么还使用导航呢?” ,“假如没有导航软件,将会在路上浪费大把时间。去往公司的路有很多,早高峰时,通过导航软件可以让我避开拥堵。”我庆幸的说道。
导航软件可以帮助用户规划行程路线,计算行程时间,判断道路拥堵情况,让出行更便捷智能。
虽然我是个老司机,但也曾对导航产生过疑惑:导航软件究竟是怎么知道哪条路堵车或顺畅?依据是什么?作为老司机,你必须要懂得导航的原理,这样在下次车里坐着妹子的时候,你就可以一本正经的吹牛了。
德国某艺术家小伙曾经在街头做过一次奇葩试验,并造成了谷歌地图严重的“虚拟”拥堵。他将99部打开谷歌地图的手机放到小推车里,沿着一条街缓慢行走。谷歌地图会分析这99部手机的移动速度和距离,然后对这条路标记成拥堵。而实际上,该路空旷无人。
用户的手机是判断路况的主要来源之一,但单一维度的数据却经不起挑战,可能会造成数据干扰。目前常见的手段,比如通过大数据计算或浮动车采集,或从交管部门付费获取数据。
无论是大数据计算还是浮动车采集,都不开定位导航系统。全球有四大定位导航系统,分别是GPS系统(美国),北斗系统(中国),GLONASS系统(俄罗斯)和伽利略卫星导航系统(欧盟),只有实力强大的国家才会拥有导航系统,私人和小国家是没有能力承担巨额的研发费用,如火箭发射维护,科学研究和宇宙空间站等。
GPS成熟稳定,北斗系统开放性较优,GLONASS干扰能力强,伽利略精准是第一款基于民用的全球卫星导航系统。
我们主要聊聊GPS系统。GPS从1970年代开始研制,在1994年全球覆盖率高达98%的24颗GPS卫星星座投产,耗费300亿美元。GPS研发的背景是美苏军备竞赛中,主要为军事提供精密定位服务,精准度较高。在1983年开始为民用提供GPS的标准定位服务,但精度较差,大概只能到100米以内。
GPS发展较早,成熟稳定。民用的标准定位服务对全世界用户免费且无限制使用,目前绝大部分智能手机都有GPS导航模块,为出行导航提供了保障。国内的实时道路大多数是依赖GPS定位系统,并通过APP,网站或广播的形式对用户发布信息。
为了获取路况信息,会将GPS定位模块安装到出租车或公交车上,这就是浮动车。现在大部分公共交通都会安装GPS终端模块,收集到路况信息通过GSM或网络发送给终端用户。
经常使用公交车出行的同学,会在高德地图上看到最近的公交车定位信息,如还有4站,6min,M528线公交车就会到达你所在的位置。当然,这个数据也是通过公交车上的GPS终端所得的信息。
那么究竟GPS和地图软件是如何进行交互的呢?我们来看这张简单的流程图,可以分为3大模块,分别是带GPS模块的终端,数据服务器和展示界面。
某段路的车辆越多,数据量越多,也就越准确,但仍然无法避免类似前文案例中用99部手机作弊的场景。如果,一段时间内,用户终端上传的数据间隔较长,或者数据传输延迟,则会对结果造成影响。
那么问题来了,一个公交车上如果有30个人同时使用导航,在堵车时,会不会造成道路拥堵?你品,你细品。
大数据时代,我们不仅可以查看当前道路的交通情况,还能预测未来。结合大数据,能够让道路状况变得更加准确。
当你行驶在路上,突然发现前方有拥堵,此时高德图跳出消息提醒:前方2km处发生车祸,请避让,已为你设置新的路线。
这就是大数据的力量!收集数据,然后利用数据。
进行大数据分析时,需要从大量的数据来源中挖掘数据,数据量会直接影响结果,除了GPS的数据,还有其他几种方式:
过去N天的道路行驶的历史数据。比如文一西路每天下午5点左右车流量最大,经常堵车。每条路的车流量信息都有特征,在通常情况下,某个时间点,某个点位会发生的事情,每天都会重复进行着,这些数据都是可以被大数据学习的。
遍布城市主要街道的地感线圈,街道主要路口的摄像头,测速雷达等装置,都可用来对道路进行监控,如车流量和车速等信息。但一般情况,交管部门的数据是不对外出售的,但可能会和地图合作,比如高德。
一些地图公司还会自行去道路测绘,采集,但人力成本非常高。曾经一从高德离职的同事,就是从事测绘工作,经常在路上拿着类似于相机的东西,在那里瞄啊瞄的。
不要好奇他们在干啥,只是在进行道路测绘而已,不是给你照相哦!
大部分地图公司是没有能力进行测绘的,需要付出很多成本,所以会购买三方公司的数据。国家测绘地理信息局规定。从事地图搜索、位置服务,地理信息标注服务,需要取得互联网地图服务乙级测绘资质。没有资质,想测绘,不允许的。
你会经常在微博上看到一些用户上传路况情况,这些微博信息是公开可获取的,导航软件可以从这些信息里清洗出有用的数据。
百度地图里有个不错的功能,用户可以在地图上实时上报路况信息,操作简单,可直接点击上报事故,拥堵等事件。
美国曾经遭遇飓风袭击,公路损害严重,大部分交通网络瘫痪。但waze发挥了巨大的作用,用户通过分享实时定位数据,帮助美国快速的找到可用的路线,进行救援和防灾物资的调度工作。
当然,还要注意官方发布的道路通告信息,可以人工定时查询或机器关键字筛选等。
采集到的数据,经过人工智能算法,输出最终的预测结论。本文不讨论技术,所以算法流程先忽略,总之我们最后能拿到一个预测结果。
图来自期刊:考虑多因素的城市道路交通拥堵指数预测
实时预测需要计算海量的数据,计算的复杂度非常高,难度极大,对计算机的性能要求也较高,国内阿里云目前可以满足这样的计算能力。
但导航定位,还是有隐私的问题存在。
貌似现在大部分APP都想要用户的位置信息,并在用户协议里宣称不会进行商业售卖或做违法行为。但是,赤裸裸的暴露自己的精确位置,恐怕,无论是谁都会慌得一批。
授权了位置信息,可以享受产品的服务,比如抖音的同城用户,饿了么外卖的订餐区域选择,天气预报的区域情况。这些位置服务对用户来说是必不可少,但仍心有余悸。
可有些APP却过度的使用权限,比如催眠APP也需要获取位置信息,相机APP也需要位置信息。这些产品并不管是否会使用位置信息,一股脑的先要来再说。
对用来说,已经授权的定位信息,很少会主动关闭,好比在后院挖个坑,在上面还盖一层树叶,不知道什么时候,自己也会掉进去。
目前有种技术叫做差分隐私,可以在位置信息上增加噪音干扰数据。就好比是你在唱歌时,别人在大喊,根本无法听清你的歌声。同理,如果把位置精度做粗,构造多个假身份或假位置信息。
但该技术仍然不成熟,只能期待密码学技术的突破。
总结一下,上面提到的知识点。
全球有四大导航系统,分别是GPS系统,北斗系统,GLONASS系统和伽利略卫星导航系统,其中GPS使用最为广泛。
浮动车和手机上都偶GPS模块,大多数地图软件都在使用GPS提供的经纬度,车速和街道信息,并展示给用户。
大数据可以对路况进行预测和分析,一般数据来源是GPS数据,道路历史数据,交管部门数据和用户上传的数据,结合算法,输出预测的结果。
用户位置隐私目前没人关注,也没有技术可以应用,总体非常悲观的。
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