Como é que um sistema de navegação GPS prevê o tráfego na rota com precisão?

Roteiro GPS sofreu uma série de mudanças de chave durante sua vida útil dos anos 80 até hoje.

Até as últimas correntes (~2008[1]), a maioria eram unidades auto-contidas, exigindo atualizações regulares do mapa (pense Garmin, e outras unidades portáteis / painel de instrumentos). Ao inserir um endereço, o software converteria seu endereço de destino em uma coordenada de latitude/longitude (também conhecida como geocodificação[2]), então aplicaria um algoritmo personalizado para determinar a rota mais rápida.

Cada plataforma ou provedor tem seus próprios algoritmos, mas em geral, estes modelos de decisão aninhados levam em conta:

• Tipo de estrada (auto-estrada, arterial, estradas de terra, etc),
• # e tipos de intersecções (e.g. Assume-se que a esquerda leva mais tempo do que a direita, nos países de tráfego do lado direito)>li>Li>Li>Li>Mudanças no estado das estradas (fechamentos)>ul>p>Obviamente, serviços como MapQuest[3] estavam disponíveis para uso na crescente Internet a partir de meados dos anos noventa. Estes funcionaram de forma idêntica às unidades autônomas em metodologia e saída, mas mudaram o modelo para um cliente-servidor[4], removendo a necessidade dos usuários finais de gerenciar suas bases de dados de mapas anualmente. Obviamente, serviços baseados na web na época exigiam a impressão de direções curva a curva, servindo como pouco mais que um navegador virtual.

O paradigma mudou substancialmente após 2008 de duas grandes maneiras / fases.

P>Primeiro, vários municípios implementaram sensores de tráfego e sistemas básicos de visão mecânica (câmeras) para determinar o volume e a velocidade do tráfego,. Serviços como o Google Maps, Apple Maps e outros subscreveram estas fontes de dados e disponibilizaram-nas aos utilizadores como vistas de tráfego "ao vivo". Existe um buffer nessas fontes de dados, portanto esses dados estão rotineiramente >15 minutos desatualizados.

Em poucos anos, novos jogadores como o Waze[5] entraram em cena, oferecendo dados de tráfego muito mais próximos dos dados de tráfego ao vivo por crowdsourcing, ou, recuperando informações de velocidade & localização ao vivo de clientes usuários finais, e usando isso para aumentar os dados desses serviços mais lentos.

Até hoje, e a maioria dos principais mapas móveis fazem o mesmo, oferecendo visualizações de tráfego ao vivo a partir de números de clientes cada vez maiores, oferecendo, portanto, muito mais rectidão e precisão do que há alguns anos atrás.

Estes dados de tráfego são também um factor que contribui para os algoritmos utilizados para determinar as melhores rotas, pelo que o nosso encaminhamento GPS é agora adaptável[6] às condições reais da estrada no exterior, assumindo que a sua rota tem utilizadores clientes recentes a reportar dados e/ou o município publica esses dados (através de uma API[7]).

Avanços em IA, visão computacional, swarm-sats provavelmente expandirão o tráfego ao vivo e análise de rotas, seja para provedores únicos prolíficos (Google, Apple), ou para agências governamentais.

>p>Pootnotes[1] Google Maps - Wikipedia[2] Geocodificação - Wikipedia[3] MapQuest - Wikipedia[4] Modelo cliente-servidor - Wikipedia[5] Waze - Wikipedia[6] Algoritmo adaptativo - Wikipedia[7] Interface de programação de aplicativos - Wikipedia