Яндекс.Пробки - неотъемлемая часть повседневной жизни миллионов автомобилистов. Этот сервис помогает выбрать оптимальный маршрут, учитывая текущую ситуацию на дорогах. Но как именно Яндекс узнает, где в данный момент заторы и пробки? Давайте разберемся в технологии, которая стоит за красными стрелками на электронной карте.
История создания сервиса Яндекс.Пробки
Первые идеи систем мониторинга дорожного движения появились в начале 2000-х годов. Тогда активно развивались технологии GPS-навигации, и инженеры задумались о том, как эти данные можно использовать для сбора информации о загруженности дорог.
В 2001 году пейджинговая компания "Континенталь" разработала программно-аппаратный комплекс "RoadInformer", позволяющий собирать данные о дорожной ситуации и передавать их на персональные навигационные устройства. Через два года этот проект приобрела другая пейджинговая фирма - "ВессоЛинк". На базе "RoadInformer" они запустили сервис "СМИлинк", ориентированный на корпоративных клиентов.
В 2006 году компания Яндекс решила использовать наработки "СМИлинк" и запустила собственный сервис мониторинга дорожной ситуации под названием "Пробки в Москве". Этот сервис работал только в столице России. В 2008 году Яндекс поглощает "СМИлинк", объединяет данные обоих сервисов и запускает обновленную версию под брендом "Яндекс.Пробки".
C тех пор сервис непрерывно развивается и совершенствуется. Вот основные вехи на этом пути:
- 2009 год - интеграция данных о пробках в маршрутизацию Яндекс.Карт
- 2010 год - появление статистики типичной загруженности дорог
- 2012 год - запуск краткосрочного прогноза дорожной ситуации
- 2013 год - охват данными о пробках всех миллионников России
Параллельно шло расширение функционала, позволяющего пользователям обмениваться актуальной информацией о дорожной обстановке.
Принцип работы: как собираются данные о местоположении автомобилей
Яндекс агрегирует данные из двух основных источников:
- Смартфоны и навигаторы пользователей
- Автопарки корпоративных клиентов
Подавляющее большинство информации поступает от обычных автовладельцев, использующих программы Яндекс.Карты или Яндекс.Навигатор. Эти приложения собирают данные о текущем местоположении и скорости движения автомобиля с помощью GPS, а затем в обезличенном виде передают их на серверы компании.
Второй источник данных - корпоративные автопарки, оснащенные GPS-трекерами. С ними у Яндекса заключены партнерские соглашения на предоставление информации. Эти данные также помогают точнее определить дорожную ситуацию.
Чем больше пользователей подключено к системе мониторинга, тем полнее картина пробок в режиме реального времени.
Анализ данных: как определяется наличие заторов на дорогах
Как Яндекс анализирует поток данных о движении автомобилей и определяет на их основе загруженность дорог? Давайте разберемся в основных принципах.
Для начала необходимо задать пороговые критерии, при которых участок дороги будет считаться "забитым". Это может быть как абсолютная скорость движения транспорта, так и относительный показатель.
Например, в Москве "Яндекс" считает дорогу загруженной, если средняя скорость на ней ниже 20 км/час. А на небольших улочках порог пробки еще ниже - всего 10 км/час. При этом также учитывается общая интенсивность движения.
Одна машина, ползущая со скоростью черепахи, еще не повод объявлять пробку.
Таким образом, анализируется комплекс параметров, чтобы система адекватно реагировала на реальную дорожную обстановку.
Далее, уже на серверах компании данные автоматически обрабатываются с помощью алгоритмов машинного обучения. Эти алгоритмы выявляют участки с низкой скоростью движения и на их основе прорисовывают "пробки" на карте.
Дополнительно данные перекрестно сверяются с электронными картами дорог, чтобы исключить возможные неточности определения местоположения по GPS. Это повышает общую точность системы мониторинга.
Таким образом, используя данные от миллионов автомобилей и современные технологии анализа, Яндекс в режиме реального времени отслеживает дорожную ситуацию по всей стране. Это позволяет строить оптимальные маршруты и планировать поездки с учетом загруженности дорог.
Визуализация: как пробки отображаются на карте
Полученные данные о загруженности дорог визуализируются на карте в Яндекс.Навигаторе и Яндекс.Картах в удобном для восприятия виде.
Основная цветовая индикация:
- Зеленый - свободное движение
- Желтый - небольшое замедление
- Красный - пробка
- Черный - дорога перекрыта
Таким образом, уже по цвету линий на карте можно судить о ситуации на дороге.
Дополнительно в крупных городах используется балльная шкала оценки загруженности от 0 до 10. Где 0 - дороги пусты, а 10 - транспортный коллапс.
Команда и технологии: как устроен сервис изнутри
За функционирование Яндекс.Пробок отвечает специальная команда инженеров и аналитиков численностью около 100 человек.
Они занимаются как развитием алгоритмов анализа данных, так и расширением покрытия сервиса на новые города и регионы.
Для обработки огромных массивов данных о дорожной ситуации используются мощные вычислительные кластеры и технологии машинного обучения, позволяющие постоянно повышать точность определяет пробок.
Статистика и пользовательский контент
Помимо информации о текущей ситуации, сервис предоставляет полезную статистическую информацию.
Это данные о типичной загруженности конкретных дорог для каждого часа и дня недели. Это помогает заранее спланировать маршрут с учетом предсказуемых «часов пик».
Также реализован сервис «Разговорчики», где любой пользователь может добавить собственную метку на карту и оставить комментарий о ситуации на дороге.
Интеграция с другими сервисами
Данные Яндекс.Пробок используются не только в собственных картах и навигаторе. Они также доступны для сторонних сервисов через открытые API.
Например, информация о загруженности дорог учитывается порталами по подбору такси или каршеринга при расчете стоимости и времени поездки.
Кроме того, виджет Яндекс.Пробок можно разместить на сторонних сайтах, что повышает их информативность для автомобилистов.
Перспективы развития технологий мониторинга
Сервис Яндекс.Пробки непрерывно совершенствуется. Какие новые технологии могут появиться в будущем?
Во-первых, это расширение методов анализа данных с использованием нейросетей. Они позволят еще точнее прогнозировать загруженность дорог, в том числе в сложных дорожных ситуациях.
Во-вторых, более активное применение технологий компьютерного зрения. Видеокамеры смогут дополнительно подтверждать и уточнять картину загруженности отдельных участков пути.
Новые источники данных о дорожной ситуации
Помимо традиционных данных от автомобилей, Яндекс изучает и другие источники информации для мониторинга обстановки на дорогах.
Это могут быть, например, данные от умных светофоров или датчиков дорожного движения на проблемных участках.
Также перспективно использование crowdsourcing - привлечение рядовых автомобилистов для ручного репортинга о ЧП на дорогах или других событиях.
Расширение функционала для пользователей
Дальнейшее развитие сервиса идет в направлении расширения полезных для водителей функций.
Это, например, интеграция прогноза погоды, информации о ремонтах, возможности делиться впечатлениями от поездок по конкретным маршрутам.
Также будут улучшены оповещения о критических ситуациях на дороге в режиме реального времени.
Персонализированные рекомендации и предупреждения
В будущем для постоянных пользователей сервиса может появиться возможность настраивать персональные оповещения и рекомендации.
Например, система сможет автоматически предупреждать о пробках на избранных маршрутах или предлагать альтернативные пути объезда.
