Wie erkennt Google Verkehrsstaus?

Nach der Einführung von Google Maps und Google Earth im Jahr 2005 wurde Google bald daran interessiert, seinen Kunden Echtzeit-Verkehrsinformationen bereitzustellen. Mit 3, 9 Millionen Meilen öffentlicher Straßen, die in die Landschaft der USA eingraviert sind, erwies es sich jedoch als recht groß, die gesamte Verkehrsaktivität des Landes rund um die Uhr im Auge zu behalten - selbst für eines der allgegenwärtigsten Unternehmen im digitalen Zeitalter. Trotzdem hat Google es geschafft ... mit etwas äußerer Hilfe.

Sensorunterstützung

Bei der Suche nach einer Methode zur Erfassung der aktuellen Verkehrslage stellte Google fest, dass es nicht die einzige Instanz war, die sich für diese Angelegenheit interessierte. Die staatlichen Transportabteilungen auf lokaler, Landes- und Bundesebene - in der Hoffnung, Planungsstatistiken zu sammeln, die Reaktionszeiten von Unfällen zu verbessern und den Verkehrsfluss zu erhöhen - hatten mit der weit verbreiteten Installation von solarbetriebenen Verkehrssensoren auf den Hauptstraßen im ganzen Land begonnen. Ein Vertrag mit diesen Transportagenturen über die Weitergabe der von den Sensoren generierten Daten erwies sich für beide Seiten als ein gegenseitig lohnendes Unterfangen. Google konnte seine Verkehrsdienste erweitern, während die Transportagenturen einen Teil der Kosten für die Sensoren übernehmen konnten. Die Manager von Google unterzeichneten dann einen Deal in Höhe von mehreren Millionen Dollar mit Inrix, einem verkehrsbezogenen Softwareunternehmen, das in 22 Ländern Pendlerdaten mithilfe von Sensoren unabhängig erfasst.

Wie Verkehrssensoren funktionieren

Es gibt verschiedene Arten von Verkehrssensoren, jedoch sind in den letzten Jahren drei oberirdische Typen gebräuchlicher geworden: Radar, aktives Infrarot und Laserradar. Die von Radar-Verkehrssensoren eingesetzte Technologie ist seit dem Zweiten Weltkrieg im Einsatz, als sie dem Militär half, feindliche Schiffe in der Luft und auf See zu verfolgen. Radar-Verkehrssensoren nutzen diese Methode nach und erzeugen einen messbaren Bereich von Mikrowellenenergie, der beim Durchfahren eines Fahrzeugs zum Gerät reflektiert wird. Aktive Infrarot- und Laserradarsensoren arbeiten auf ähnliche Art und Weise und verwenden energiesparende Infrarotenergie und Infrarotstrahlen, um Erfassungsbereiche zu bilden. Bei allen drei Gerätetypen wird die Zeit, die die Energie benötigt, um zum Sensor zurückzukehren, mit Daten verglichen, die in einem nicht gesperrten Feld gesammelt wurden, um die Größe und Geschwindigkeit des Fahrzeugs zu bestimmen, das den Sensor passiert. Über ein drahtloses Datennetz werden die Informationen sofort an einen Server übertragen, wo sie formatiert und über das Internet an die Abonnenten weitergeleitet werden. Die heutige Technologie ermöglicht es jedem dieser Geräte, mehrere Verkehrswege gleichzeitig zu überwachen.

Schwitzen der Kleinen Sachen

Durch die Partnerschaft mit verschiedenen Transportagenturen erhielt Google aktuelle Informationen über Verkehrsstaus auf Autobahnen und Hauptstraßen. Die Überwachung des Verkehrs in kleineren Straßen im ländlichen Raum und in der Nachbarschaft wurde dadurch wenig beeinflusst. Um dies zu erreichen, wandte sich Google an die Personen, die Informationen für: seine Kunden sammelten. GPS-fähige Mobiltelefone, auf denen die Google Maps-Anwendung ausgeführt wird, leiten den Standort und die Geschwindigkeit jedes Nutzers in Echtzeit an Google weiter. Bei einer Technik, die als Crowdsourcing bekannt ist, kombiniert Google die Informationen, die von tausenden aktiven Mobiltelefonen bereitgestellt werden, um zu ermitteln, wie schnell der Verkehr durch einen bestimmten Ort fließt. Obwohl diese Funktion auf Mobiltelefonen deaktiviert werden kann, hat Google versucht, Benutzer davon abzuhalten, indem sie sicherstellen, dass alle gesammelten Informationen anonym sind.

Die Pros gegen die Nachteile stapeln

Die von Google eingesetzte Technologie zur Bereitstellung der aktuellen Verkehrslage ist nicht ohne Mängel. Radarsensoren helfen dem Autofahrer nicht, stehende Fahrzeuge zu vermeiden, da sie keine Objekte erkennen können, die sich nicht in Bewegung befinden. Es ist bekannt, dass aktive Infrarot- und Laserradarsensoren bei dichtem Nebel oder Schneetreiben eine Fehlfunktion aufweisen. Und die Genauigkeit des Crowdsourcing kann herabgesetzt werden, wenn nicht genügend Mobiltelefone Daten für einen bestimmten Bereich bereitstellen.