Пробка 10 баллов что это
Google против Яндекса: чья информация о пробках точнее?
«Мегамонстры» карт, навигации и пробок, Google и Яндекс, должны, по идее, развиваться в этом вопросе «ноздря в ноздрю», но на деле предлагают пользователю данные, весьма отличающиеся друг от друга! Точно так же и другие «пробочные» сервисы – кому верить, если на одном сайте пробки составляют 7 баллов, а на другом – все 10. При этом нужный вам участок дороги может быть как красным, так и зеленым. Почему так происходит, попытались выяснить Kolesa.ru.
В чем проблема?
Пробки в 7 баллов – весьма серьезные затруднения, ехать (хотя это сложно назвать ездой!) придется весьма долго… Но 10 баллов по 10-балльной же шкале – это вообще полный… конец. Конец вашим планам на сегодня. Тут явно лучше пересидеть дома и переждать, пока не спадет пик. Однако, скажем, Петя поехал, а вот Вася решил подождать. Петя идиот? Да нет, просто он посмотрел перед выездом пробки по одному сервису, а Вася – по другому.
Вот скриншоты, сделанные на разных « пробочных » сервисах с интервалом в 1 секунду. Один сообщает о пробках в 7 баллов, другой более откровенен – «10 баллов, движения нет!». Как вам такая разница?
Как определяется уровень пробок?
Сегодня у всех навигационных сервисов главным средством получения информации о пробках является обратная связь от пользователей посредством GSM-связи. Люди едут по дорогам – смартфон или навигатор с GSM-модулем, на котором работает навигационный сервис, знает местоположение и скорость автомобиля и автоматически отправляет эти данные на сервер с некой периодичностью. Данные анализируются, и на их основе составляется скоростная карта, где интенсивность движения отмечается по визуально понятному принципу: зеленый – едем, желтый – плоховато, красный – стоим. Соответственно, чем многочисленнее у проекта коммьюнити участников, тем точнее данные и эффективней отсеиваются ошибки.
Крайне упрощенно это выглядит так. Представим, что по некой ночной улице машины летят без затруднений, а в правой полосе ползет со скоростью пешехода автомобиль с «аварийкой». И если в нем имеется смартфон с не слишком распространенной в массах навигационной системой, и других машин с этой навигацией на данной улице в эту минуту не окажется, то система для всех остальных пользователей покажет на карте на этой улице пробку, хотя по факту её там нет. Ну а проезжающие машины с другой навигационной системой, более распространенной и популярной, сообщат ей о своей высокой скорости, и их система определит улицу как «зеленую».
При этом лет десять назад, когда мобильный интернет был дорогим и нестабильным, первые системы оповещения о пробках работали в основном с использованием дорожных датчиков и даже веб-камер. Итоговая информация была скудная и точностью не отличалась, но это была заря « пробочных » технологий… К примеру, активно использовались датчики, установленные городскими службами Москвы: в 2004 году их было 2-3 сотни на столицу – на МКАДе, Садовом кольце и на въездах в город.
Кстати, эти датчики не канули в Лету – они используются и сейчас, и их число серьезно возросло. Около 7 000 датчиков применяет сегодня московский Центр организации дорожного движения (ЦОДД), ведущий для своих нужд анализ загруженности столичных трасс. Интересно, что когда их данные стали обнародовать, многие граждане в интернете накинулись на ЦОДД, обвиняя в том, что они приукрашивают данные. Якобы «официальные пробки» были заметно меньше яндексовских! Хотя и к самому Яндексу уже не один раз звучали претензии в том, что они, дескать, негласно «дружат» с департаментом транспорта и слегка «корректируют реальность»…
Что имеем и почему?
Вечер, люди разъезжаются из столичных офисов домой в область. Традиционно стоят в пробках все вылетные магистрали и кольца. Берем для примера выезд из Москвы по трассе М7 – участок дороги с вечно проблемным движением. Пытаемся выяснить оптимальное время для выезда домой или на дачу. Открываем навскидку пробочные сервисы – Яндекс, Google и активно развивающийся в последнее время 2ГИС, который пробками еще недавно вообще не занимался и не является авторитетным источником. Обновляем и делаем скриншоты с интервалом в 1 секунду. Вот результат в 21:00:
Как навигатор собирает информацию о пробках. По количеству смартфонов? Важные ответы
Одна из самых удобных и полезных функций навигатора – показ пробок на дорогах. Даже если вы идеально знаете город, лучше него не сможете проложить оптимальный маршрут с учетом заторов.
Но у навигатора нет своих собственных глаз. Каким образом эти приложения понимают, где образовалась пробка?
Разбираемся, как это работает.
Откуда вообще навигатор берёт данные о пробках?
Есть два типа данных, которые работают в совокупности и помогают картографическим сервисам понять, где образовывается дорожный затор.
Для начала, у навигатора на сервере есть база знаний: информация о дорогах на карте, скоростных ограничениях и правилах проезда, дорожных знаках, POI (points of interest) – особых объектах, от супермаркетов и достопримечательностей до постов ГИБДД и дорожных камер.
Это условно статические данные, они не меняются мгновенно. Разве что кусок дороги закроют на ремонт или откроют новую заправку.
Динамические данные не менее важны. Это информация о дорожной ситуации, которая постоянно меняется. Координаты автомобилей, сообщения водителей и пассажиров, отметки о ДТП и так далее. Всё это динамические данные.
Что для навигатора называется пробкой?
В целом, пробка – это когда сравнительно много машин движется по дороге с небольшой скоростью (вплоть до нулевой). Но в этом определении есть два допущения:
Во-первых, что такое сравнительно много машин? В каждой навигационной программе этот параметр задается по-своему. Но в любом случае если одна машина едет по проселочной дороге со скоростью 10 км/ч, навигатор здесь пробку не покажет – слишком мало данных.
Во-вторых, что такое небольшая скорость? Та, что значительно меньше средней и/или максимально разрешенной на этом участке дороги. Как быть в ситуации, если на участке разрешено ехать 60 км/ч, но поток едет 30 км/ч практически всегда?
От сервиса к сервису, эти допущения различаются. Точные данные никто не раскрывает, ведь это основы алгоритмов, и их хранят в секрете. К тому же они вариативны и могут изменяться даже в реальном времени в зависимости от сезонности, времени суток, общей ситуации на дороге и так далее.
Откуда навигатор получает динамические данные?
Когда вы устанавливаете навигационное приложение, активируете GPS и подключаетесь к сети, то автоматически отправляете данные на сервер навигационной системы. Во многих приложениях можно также создавать сообщения и информировать о ДТП, засадах полиции и т.д.
Например, в Яндекс.Картах и Яндекс.Навигаторе можно поставить в настройках галочку “Сообщать о пробках” и передавать свои данные в сервис Яндекс.Пробки. Стандартный набор: ваши координаты (широта и долгота), скорость, направление движения.
Данные всегда обезличены. Сервис не знает вашего имени, номера вашего авто и т.д. Информация, которую передает приложение, не привязывается к вашей учетной записи. Но трек (след движения по карте) строится для конкретного объекта.
Сообщения с данными отправляются каждые несколько секунд. Старые данные удаляются и не участвуют в расчете.
Сервис Яндекс.Пробки получает данные не только от обычных водителей, но и от компаний-партнеров. Это службы такси, доставки и другие фирмы, машины которых регулярно ездят по городу.
Наконец, информация берется с датчиков на дорогах. Их устанавливает и обслуживает ЦОДД (Центр организации дорожного движения) и другие ведомства.
Но датчики есть лишь в крупных городах (на Москву примерно 7 тыс. устройств). К тому же автомобилистов с навигаторами куда больше.
Как навигатор анализирует данные других пользователей
Обработка данных от всех доступных источников всегда происходит на сервере. В приложении-клиенте (то, что видите вы на экране смартфона) лишь выдается готовый результат.
Если платформа видит, что на каком-то участке карты скорость автомобилей массово уменьшается, она пересчитывает загруженность дорог. Соответственно, перерисовывается карта с учетом интенсивности движения и пробок.
Сообщения об авариях, постах и тому подобном тоже анализируются. Когда один пользователь ставит отметку, другие участники, которые находятся неподалеку, могут её подтвердить или опровергнуть.
Таким образом, не получится заспамить карту ложными сообщениями. А когда последствия ДТП уберут с дороги, исчезнет и отметка о нем.
Обычно системы анализируют карты по кластерам: исследуют данные на небольших участках, а затем сопоставляют их с информацией от “соседей”. Это позволяет распределить нагрузку и обновлять карту чаще.
Треки автомобилей, которые едут по одному участку в одинаковом направлении, объединяются по совпадающим отрезкам. Скорости усредняются, и это дает понимание дорожной картины.
Важный момент: новые данные не полностью перекрывают старые. Просто у старых данных обычно меньший вес при принятии решения на сервере.
Именно поэтому машина, которая едет на “аварийке” со скоростью 10 км/ч, не заставит систему думать, что образовалась пробка. Но когда медленных машин станет больше, навигатор покажет затор.
Как навигатор понимает, в каком ряду вы едете и почему тормозите?
Средняя точность GPS – 6-8 метров, а в условиях плотной застройки ещё меньше. Так что приложение не может определить, в каком ряду вы едете. Но может подумать, что вы врезались в столб или прошли сквозь угол здания.
Если приложение будет строить ваш трек четко по полученным от вас координатам, получится что-то странное. Поэтому система аналитики навигатора сопоставляет ваши динамические данные со статической картой города и, учитывая знаки и разметку, оптимизирует ваш трек.
Навигатор понимает, что вы не могли выехать на тротуар или встречную полосу, а затем продолжить двигаться с прежней скоростью. Поэтому ваш путь на карте выглядит нормальным.
Кроме того, вы можете замедлиться перед въездом во двор или на парковку. Но приложение поймет это, проанализировав поведение водителей, которые едут рядом с вами, и не будет рисовать здесь пробку.
С другой стороны, если кто-то решил объехать пробку по обочине или по полосе для общественного транспорта, его скорость разбавит общую картину. И дорога, к примеру, может из красной стать желтой.
Отчасти погрешность GPS, ГЛОНАСС и других навигационных систем снижается за счет A-GPS и определения положения по вышкам мобильной связи и Wi-Fi. Но уже через несколько лет, с обновлением спутников и технологий позиционирования, проблема должна исчезнуть.
Как навигатор отличает водителей от пешеходов?
Действительно, если объект движется вдоль дороги со скоростью 5-6 км/ч, это может быть и не машина в пробке, а пешеход. Как отличить авто от пешехода?
Платформа на сервере анализирует скорость объекта в течение какого-то времени. Затем она сравнивает характер движения и находит признаки пешехода или автомобиля.
К примеру, пешеход вряд ли сможет идти быстрее 10 км/ч (это скорость вполне бодрого бега). А автомобиль со средней скоростью 10 км/ч будет двигаться в пробке неравномерно: часть времени стоять, часть – достаточно быстро подъезжать к впереди стоящему, а в отдельные моменты разгоняться до куда больших скоростей.
Почему это важно? Платформа должна отсеивать данные от пешеходов и показать реальную скорость движения авто в городе.
Как рассчитываются баллы пробок?
Чтобы водителю было проще ориентироваться в карте с учетом загруженности дорог, скорости на различных участках показывают цветом. К примеру, Яндекс.Навигатор берёт данные из сервиса Яндекс.Пробки. Это отдельный слой данных, интегрированный в общую систему Яндекс.Карт.
Включить этот слой можно кнопкой “Дорожная ситуация”. Если данных о пробках нет или они не нужны, слой просто не показывается.
В крупных городах пробки также отображают в баллах: 0 – пробок нет, 10 – пробки максимальные. Баллы означают следующее:
Навигационная платформа рассчитывает, за сколько водители в среднем проезжают определенные участки по пустой дороге. Это время считается эталонным и пересчитывается, в общем-то, редко.
Затем эталонные значения сравнивают с фактическими. Полученные значения проецируют на шкалу пробок для конкретного города.
Для каждого города при расчете баллов используются свои коэффициенты. Например, если в Москве вы потратите на дорогу вдвое больше времени, чем если бы ехали ночью по пустому шоссе, это пять баллов.
В Санкт-Петербурге аналогичные заторы оценят в 6-7 баллов, ведь здесь максимальные пробки меньше.
Навигаторы становятся умнее с каждым днём
Навигационные платформы накапливают данные, чтобы точнее рассчитывать время в пути по определенному маршруту. Эти данные помогают предсказать, где вскоре образуется пробка, и объехать её.
Применяются и технологии искусственного интеллекта. Они позволяют связать, казалось бы, несвязанные события – настоящее машинное обучение на той самой «биг дате». К примеру, если система постоянно будет видеть, что пробка на одном перекрестке приводит к разгрузке определенных маршрутов, она заранее поведет вас по ним.
На той же Яндекс.Карте есть режим “Дорожная ситуация”. По нему можно посмотреть прогноз пробок в определенный день и время. Это поможет спланировать свой день и не терять слишком много времени на дорогу.
Конечно, внезапные ДТП и заторы из-за отключившихся светофоров могут нарушить все планы. Но в целом прогнозы Яндекс.Пробок и Google Maps работают довольно точно.
Почему уровни пробок в разных сервисах отличаются?
Прежде всего, что для одного сервиса – зеленый уровень пробок, для другого желтый. Нет единых стандартов.
Кроме того, чем больше пользователей у навигатора, тем больше данных получает платформа и тем точнее картина. Если одним навигатором пользуются 10 водителей в потоке, а другим – один, причем едет он с минимальной скоростью, то сами понимаете, где данные будут объективнее.
Наконец, для обработки и передачи данных даже в одной навигационной платформе используется множество серверов. В результате вы можете параллельно открыть две вкладки с пробками в браузере, и даже они будут отличаться. Так происходит потому, что данные поступают с разных серверов.
А почему до сих пор можно попасть в пробку, которой нет на карте?
Сбор и анализ данных занимает время. Старые данные влияют на свежие. Сегодня не существует единственно верного способа, который бы позволил навигационной системе показывать загрузку дорог действительно в режиме реального времени.
Карты всегда обновляются с небольшим опозданием – от 1-2 до 5-10 минут. Поэтому именно вы, попав в пробку, можете первым передать данные навигационной платформе. Она накопит некоторое количество подобных сообщений и покажет пробку всем.
«Яндекс» объяснил ночные десятибалльные пробки в Москве
Десятибалльные пробки в Москве, которые показал в ночь на 5 февраля сервис «Яндекс.Пробки», вызваны фейковыми сигналами GPS. Об этом РБК сообщили в пресс-службе сервиса.
«Этой ночью в «Яндекс.Пробки» поступило большое число фейковых сигналов GPS. Специалисты сервиса оперативно обнаружили и устранили проблему до того, как водители массово выехали утром на дороги», — говорится в сообщении.
Как объяснили специалисты «Яндекса», данные о пробках строятся на основе анонимных треков от водителей машин. В дневное время этих треков миллионы, поэтому попытка вмешательства практически незаметна.
Ночью из-за пустых дорог количество треков снижается до десятков тысяч, поэтому даже относительно небольшой объем фейковых данных GPS вызывает ложную картину пробок.
«Перекос в данных был вовремя обнаружен и отфильтрован. Мы добавили усиленную фильтрацию сигналов, в том числе и в ночное время, чтобы исключить повторение такой ситуации в будущем», — добавили в «Яндексе».
Около 4:30 по московскому времени 5 февраля «Яндекс.Пробки» показывали максимальную загруженность дорог в Москве — все магистрали были выделены красным цветом. Также там появилось множество сообщений об опасных участках и дорожных работах.
Последний раз десятибалльные пробки в Москве фиксировались вечером 21 января. В дептрансе тогда сообщили, что заторы связаны со снегопадом и большим количеством мелких ДТП.
Москва десятибалльная. Почему для развития города не важна оценка «Яндекс.Пробок»
И змерение величины пробок в баллах — привычная система, на которую ориентируется публика, решая, как лучше добираться до работы: на автомобиле или на метро. Но для оценки транспортной ситуации в Москве не на потребительском уровне эта система не годится. По числу баллов нельзя определить влияние транспортной политики властей на город или сравнить наш город с другими мегаполисами. Та же история и со сведениями, которые публикуют различные агентства. Они не учитывают городскую планировку, автомобилизацию и устройство транспортной системы. Просто маркетологи понимают, что всех интересуют пробки, поэтому стали производить такой продукт, его покупают — и слава Богу.
В любом городе существует спрос и предложение на услуги, связанные с автомобильной поездкой. Предложение — это то, сколько у меня в городе асфальта. Есть параметр LAS (land allocated to street — земля, выделенная под улицу). В американских планировках — это 30–35% застроенной территории города, в европейских — порядка 25%. Российские города балансируют на отметке в 10%. Почему? Мы 80 лет застраивались по советским СНиПам, по которым на 1000 жителей приходилось 60, а потом 150 автомобилей. А когда в городе, по расчетам, будет мало автомобилей, то зачем нам столько асфальта?
А теперь про спрос — сколько у нас автомобилей в городе. Плотность населения в Москве очень высокая — более 100 человек на гектар, на 1000 жителей приходится 400 автомобилей. Если мы сопоставим спрос и предложение, выйдет, что на один автомобиль приходится 25–28 квадратных метров асфальта. Московское правительство провело огромную и грамотную работу по реконструкции и развитию дорожной сети, но изменить ситуацию физически невозможно: город будет ехать, если на каждый автомобиль будет приходиться порядка 100 квадратных метров асфальта. В Бостоне, например, эта цифра — 200 квадратных метров. Если все автомобили Бостона одновременно выедут на улицы, транспортного коллапса не случится, если это произойдет в Москве, мы встанем на всю оставшуюся жизнь.
Фото: Sefa Karacan/Anadolu Agency/Getty Images
Еще несколько интересных цифр. По данным UN-Habitat, в США, Канаде и Австралии на одного обывателя приходится 80 квадратных метров общей площади, в России — 20–30 квадратных метров. Норма на автомобиль что в американском, что в московском гараже — примерно 40 квадратных метров, то есть на американца приходится вдвое больше места, чем на его автомобиль, а на россиянина — вдвое меньше. Наши города не спланированы под такое огромное количество автомобилей. Система устроена так, что человек занимает вдвое меньше места, чем его автомобиль. У нас просторная страна, но просторность городов определяется просторностью дорожно освоенных территорий. Российские города к массовой автомобильной мобильности не приспособятся никогда и ни при каких условиях. Это физически невозможно.
На пульте каждого мало-мальски современного автомобиля можно посмотреть среднюю скорость, с которой вы ехали последние 10 тысяч км. У меня она — 18 км/ч. Но общественный транспорт стоит в пробке вместе со мной, и у него будет примерно такая же скорость, даже меньше, потому что ему еще надо на остановках высаживать пассажиров. На метро передвигаться несколько быстрее. Но тут важен фактор комфорта: в автомобиле в пробке стоять комфортнее, у меня там свободно, приятный запах, музыка играет.
Как же тогда пересадить горожан на общественный транспорт? Немаловажную роль здесь играет обобщенная цена поездки, в которую входят траты на проезд в день и стоимость времени пассажира. Пока обобщенная цена поездки не сместится в область общественного транспорта, пока он не станет комфортным, люди будут стоять в пробках.
Москва движется в этом направлении — закупается современный подвижной состав, открыли МЦК, разгружаются тяжелые пересадочные узлы, — но это очень долгий и тяжелый путь. И пока обобщенная цена поездки для москвичей в автомобиле все равно получается выгоднее, чем в транспорте.
Есть вопрос: Как «Яндекс.Пробки» узнаёт о ситуации на дорогах? Редакция The Village продолжает с помощью экспертов отвечать на вопросы о жизни города. В этот раз мы выяснили, как интернет-сервисы получают актуальную информацию о заторах на дорогах.
За прошедшие месяцы жители Петербурга не раз вспоминали о том, что такое 10-балльные пробки. Сильные снегопады, закрытие Петроградской, ремонт Дворцового и ограничение движения на десятках улиц привели город к транспортному коллапсу, при котором интернет-сервис «Яндекс.Пробки» советует идти пешком. The Village выяснил, как в «Яндексе» получают информацию о текущей ситуации на дорогах, обратившись к региональному представителю компании.
Как «Яндекс.Пробки»
узнаёт о ситуации на дорогах?
ЮРИЙ БЕЛОУСОВ
Основную часть данных мы получаем в автоматическом режиме от пользователей мобильных приложений «Яндекс.Карты» и «Яндекс.Навигатор». Если пользователь согласился передавать нам данные (поставил соответствующую галочку в приложении), то к аждые несколько секунд устройство с помощью GPS передаёт свои географические координаты, направление и скорость движения в компьютерную систему «Яндекс.Пробок». Естественно, все данные анонимны: мы не можем по ним определить, о каком человеке или автомобиле идёт речь. Мы знаем только скорость, координаты и направление движения некой точки. Таким образом мы автоматически собираем данные многих пользователей (в Киеве, например, это десятки тысяч людей). По каждому пользователю программа-анализатор строит единый маршрут движения с информацией о скорости его прохождения — трек. Треки поступают не только от частных водителей, но и от машин компаний-партнёров «Яндекса» (организаций с большим парком автомобилей, курсирующих по городу).
Чтобы правильно воссоздать картину загруженности дорог, необходимо проверять, соответствует ли трек ситуации на участке. Ведь пользователи мобильных «Яндекс.Карт» могут останавливаться или замедлять движение не из-за затора, а, например, чтобы купить что-нибудь в киоске или не пропустить малозаметный поворот. И если мимо свободно едут ещё несколько автомобилей с мобильными устройствами, такой трек будет отсеян алгоритмом, потому что не отображает реальную загруженность участка. Соответственно, чем больше пользователей передают нам данные о своём движении, тем точнее будет информация о пробках.
После объединения проверенных треков алгоритм анализирует их и выставляет «зелёные», «жёлтые» и «красные» оценки соответствующим участкам дорог. Эта схема отрисовывается на слое «Пробки Яндекс.Карты» — и в мобильном приложении, и на веб-сервисе.
В Москве, Петербурге, Киеве и ещё нескольких крупных городах, где пробки стали уже непобедимым явлением, сервис «Яндекс.Пробки» оценивает ситуацию по 10-балльной шкале. Для каждого из городов шкала баллов настроена по-разному: то, что в Москве — небольшое затруднение, в другом городе — уже серьёзная пробка. Например, в Санкт-Петербурге при 6 баллах водитель потеряет примерно столько же времени, сколько в Москве при 5.
Дорожная обстановка по месяцам
В первую неделю после январских праздников пробок очень мало, далее загруженность постепенно увеличивается и к концу января выходит на рабочий уровень. Такое явление мы наблюдали в 2012 году и ожидаем в начале 2013 года. С февраля по конец мая ситуация в городе в целом держалась на одном уровне. Если не учитывать майские праздники, то средняя загруженность в Петербурге утром и вечером составляла 5 и 7 баллов соответственно.
Летом движение в городе становится чуть свободнее. Утром светофор «Яндекс.Пробок» в среднем показывал всего 4 балла, а вечером — 6–7. Но уже в последнюю неделю августа загруженность города резко растёт: люди возвращаются из отпусков и начинают активно готовиться к новому учебному году и бизнес-сезону. С наступлением сентября дорожная ситуация стабилизировалась. Средний балл пробок поднялся на 20 % выше летнего уровня. Понемногу загруженность дорог росла, и уже 29 ноября с выпадением большого количества снега достигла 10 баллов — впервые за два года в вечерний час пик. Уже 30 ноября рекорд был побит: 10 баллов в середине дня были зафиксированы впервые за три года. Третий раз за год 10 баллов были достигнуты 25 декабря из-за снегопада и общей предновогодней повышенной активности автомобилистов.