地图导航的路况信息是怎么来的?
或许这个问题还可以这样讲:你知道如何酷炫地逃离堵车吗?
像超人一样在拥挤的都市里畅通无阻 , 随时获取沿途的道路状况、规划最快捷的路线 , 甚至一键获取沿途最近的加油站餐厅等位置……这些看起来像天方夜谭般的出行场面 , 该如何实现呢?

先说说堵车
有人计算过这样一笔账 , 每天上下班由于堵车 , 各花费1小时 , 每个月就有48个小时、每年576个小时在路上 。 如果按照正常人一辈子工作40年来计算 , 人一辈子要有23,040个小时、960天、32个月的时间是堵在路上的 。

举个栗子:T先生是一位有着20余年的驾驶经验的出租车司机 , 对于北京的道路情况十分熟悉 。 他曾经测试过 , 平时送孩子上学路上用地图导航 , 一般单程40分钟;有一天他刻意没有开导航 , 按照自己的经验走 , 结果在路上足足多花费了15分钟 。
此外 , 经验会告诉司机有哪些路可以到达目的地 , 却不能告诉司机那条路能够不堵车;有时候觉得这个时间点某条路不应该堵 , 但事实却不是这样;而地图导航 , 能够实时为司机规划路径 , 躲避拥堵 , 开起来更畅快 。 那么 , 问题来了——
路况信息是哪里来的?
首先 , 什么叫路况信息?
通俗一点来讲 , 它就是道路当前通行速度的一个直接反应 。 地图的工作人员会根据道路整体通信速度的高低 , 将路况状况划分为红色、黄色和绿色三个等级 , 即严重拥堵、出现拥堵和道理畅通3种情况 。

而这些路况信息的来源 , 据地图服务商内部的工作人员介绍 , 是将GPS打点的轨迹 , 与时间点相结合计算得到的 。
那么 , GPS打点的轨迹又是哪里来的呢?简单来讲 , GPS打点的轨迹 , 主要来源于物流公司和出租车公司用的车载GPS导航回传的数据 , 以及部分地图用户提交的反馈信息 。
大量的轨迹数据被融合在一起后 , 会由地图大数据团队的同学们 , 对样本数据进行计算 , 从而推算出当前道路的平均通行速度和路面突发事件 。 与此同时 , 他们会对道路的等级情况进行划分 , 结合划分结果和平均通行速度 , 即可计算出当前道路的通行速度 。
而最终呈现在用户眼前的 , 就是地图界面上一段段红色、黄色和绿色的路况信息 。
由此可见 , 一款地图的市场占比越高 , 用户量级越大 , 它在数据全面性和准确度方面的优势也就越加明显 。 同理 , 相较于普通路段 , 由于繁华的路段能够采集到的数据信息更全面 , 计算出来的路况信息也就更加精准 。
如何躲避道路拥堵?
出发前查确定的导航路线 , 在出发后变得拥堵 , 同样无法保证快速到达目的地 。
那么 , 这个问题该如何解决呢?
能够根据路况信息的实时变化 , 灵活机动地调整路线规划情况 , 才能最大程度地保证行驶路线的畅通 。 早期的手机地图并不具备这个功能 , 系统通常会按照用户在结束路线规划、开始导航时所选择的路径 , 持续导航 , 直至目的地 。

而在当前最新的地图中 , 躲避拥堵这一功能被做了调整与提升 。 当用户正在使用的导航路径发生拥堵时 , 无需用户主动去操作 , 地图会根据路况情况 , 自动为用户切换到躲避拥堵最佳的路线 , 并提示用户“XXX路段拥堵XX公里 , 已为您躲避” 。 确保用户能够灵活机动地调整路线 , 尽快到达目的地 。
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