2020-09-29

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Google Maps怎麼知道前方塞車?背後是人工智慧協助分析交通路況

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相較部分導航服務是以政府提供公開數據等方式判斷道路車流量,Google Maps目前主要藉由使用者透過手機進行導航時所提供位置資訊,藉此分析各個地區的道路車流量即時狀況,並且以近乎即時形式回報給使用者手機,並且在Google Maps導航結果中呈現。

依照當前使用Google Maps導航的手機位置資訊統計當前道路使用車流量,並且判斷車流量是否造成交通堵塞,同時在使用者手機的Google Maps導航結果以不同顏色標示路況,其實相對容易做到。




不過,如果要進一步預測使用者接下來在10分鐘、20分鐘,甚至50分鐘之後預計行駛道路交通狀況,就必須在既有即時路況資料中,加上過往記錄車流量改變情況,配合機器學習進行分析預測。

借助DeepMind人工智慧技術

而在未來路況預測部分,則是與Alphabet旗下人工智慧團隊DeepMind AI研究實驗室合作,目前已經可在預計抵達時間估算達成97%準確度,其中採用名為圖形類神經網路 (Graph Neural Networks)的機器學習技術,大幅降低預測失準率,更可在柏林、雅加達、聖保羅、雪梨、東京,以及華盛頓特區等交通經常繁忙路況精準預測導航抵達時間,藉此讓使用者能在出發前更方便規劃行程。

在今年新型冠狀病毒疫情爆發後,造成全球多數地區的交通模式受到影響,部分地區由於進行交通管制,甚至封城,使得整體車流量減少高達50%左右,即便近期開始解除封城,依然有不少地區進行交通管制,因此Google Maps在此類狀況下,就會以近期的車流量記錄作為參考,而不會先考慮過往車流量表現,藉此讓導航結果的預計抵達時間更為精準。

參考更多數據

另外,在道路規劃部分除了扣除人為設定,系統通常會參考車流量預估結果判斷最佳導航路線,同時也會進一步考量道路品質,例如道路是否完成舖設、是否佈滿碎石或充滿泥土,並且考慮道路寬度,以及道路出現彎道、紅綠燈過多情況,盡量提供可讓使用者能以更方便行駛、更快抵達的路線為主。

至於在地政府所提供公開資料,以及使用者即時回報路況等資訊,同樣也會成為Google Maps導航規劃參考依據,讓道路規劃結果能避開突發車禍、施工路段,或是因為天災造成影響的路段。同時,即便在完成道路規劃,並且進行導航後,系統依然會持續透過這些數據分析比對,若有更快抵達目的地的路線選項,就會即時顯示讓使用者決定是否改變行進路線。

Google表示,雖然導航規劃看似容易,但實際背後所涉及資訊內容相當複雜,而要整合這些數據,並且在最短間內做出路線規劃回應,就必須借助人工智慧技術協助,同時未來也會持續透過新技術,協助使用者在出遊時規劃更省時、安全,並且可避免交通壅塞的路線。

《原文刊登於合作媒體mashdigi,聯合新聞網獲授權轉載。》

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