Как это работает: расчет времени прибытия картами Google

Технологии настолько плотно влились в нашу жизнь, что многие люди привыкли безоговорочно им доверять. К примеру, если смартфон утверждает, что завтрашний вечер ознаменуется проливным дождем, предусмотрительный обладатель обязательно возьмет с собой зонт. Или если приложение карт сообщает, что маршрут будет пройден за двадцать минут, его автор назначит встречу со знакомым аккурат к этому времени. И если с первым случаем все вроде как ясно, то со вторым стоит разобраться подробнее. Как же сервисам карт удается так точно рассчитывать время пребывания в пути?

Как известно, лучше всего получать информацию из первоисточника. Сегодня — именно тот случай. О скрытых сторонах работы Google Maps рассказал бывший инженер компании Мэтт Ларош.

Пожалуй, вряд ли кто-то будет удивлен тому, что расчет показателей ведется в зависимости от условий в данном месте и в данное время. К ним можно отнести официальные ограничения скорости на данной дороге, её тип, среднюю скорость автомобилистов за предыдущие периоды и данные о загруженности дороги. Кроме того, учитываются конкретное время происходящего и опыт путешествия по подобному маршруту других пользователей. Комбинации названных данных тщательно анализируется, что и позволяет сделать компании свой прогноз.

Именно прогноз. Подавляющее большинство компаний, занимающихся данного рода деятельностью, составляют своего рода предсказания времени вашего перемещения. Основной принцип алгоритма проведения расчетов — взятие во внимание нынешних обстоятельств и накладывание их поверх уже имеющихся результатов. К примеру, две недели назад водитель машины в одно и то же время суток с вами прошел идентичный маршрут за 25 минут. Плотность движения по десятибалльной шкале составляла 5 единиц. Следовательно, карты покажут вам несколько большую цифру, если интенсивность движения составит, к примеру, 6 или 7 баллов.

Соответственно, наиболее точные предсказания совершают те компании, у которых имеется наибольшая база активных клиентов.

Впрочем, Ларош не советует полагаться на данные подобных сервисов на сто процентов. Какой бы широкой ни была аудитория пользователей и каким бы ни был алгоритм проведения расчетов, всякий результат может быть перечеркнут непредвиденными обстоятельствами. Даже если сервис досконально знает череду смены типа дорог, насыщенность движения и данные о дорожных работах — ничто не способно предвидеть незначительное столкновение машин или что-то в этом роде.