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Un itinéraire de conduite fait juste pour vous
Combien de temps faut-il vraiment pour conduire d'un point A à un point B ? Bien que les applications de cartographie aient longtemps donné une estimation avec des directions, un groupe de Microsoft Research a construit un système qui donne une estimation beaucoup plus précise basée sur les conditions routières en temps réel et les habitudes de conduite de l'utilisateur. Le système prédit également quel itinéraire sera le plus rapide pour chaque utilisateur et ajustera ses suggestions si les habitudes de conduite d'une personne changent au fil du temps. Les chercheurs ont présenté leurs travaux la semaine dernière à la 17e conférence de l'Association for Computing Machinery sur Découverte des connaissances et exploration de données à San Diego.
Temps de conduite: L'image ci-dessus montre les itinéraires collectés dans plus de 33 000 taxis pékinois sur trois mois. Les chercheurs utilisent les données pour créer des directions personnalisées.
La recherche est basée sur les données des capteurs GPS installés dans plus de 33 000 taxis à Pékin, en Chine. Yu Zheng a dirigé l'étude à Microsoft Research Asia. Son équipe avait précédemment analysé ces données simplement pour trouver des itinéraires rapides dans la ville, car les chauffeurs de taxi connaissent parfaitement les conditions de conduite changeantes. Leur application la plus récente, cependant, intègre plusieurs facteurs supplémentaires.
Les nouveaux algorithmes utilisent les données des taxis non seulement pour trouver des itinéraires, mais également pour recueillir des informations sur les conditions de circulation en temps réel et passées. Ils glanent également la météo sur des sites Web accessibles au public. Les algorithmes utilisent ces données pour prédire les conditions de circulation qu'un conducteur est susceptible de rencontrer en arrivant à divers points d'un chemin et pour ajuster les directions en conséquence.
Le système utilise également les données GPS des téléphones portables des utilisateurs pour suivre leur comportement de conduite et fournir des itinéraires personnalisés. Différents conducteurs ont des chemins les plus rapides différents, même à la même heure de la journée, explique Zheng. Par exemple, dit-il, un conducteur agressif pourrait bien conduire sur les autoroutes, dépasser les voitures et dépasser la limite de vitesse. Un conducteur plus prudent pourrait arriver à destination plus rapidement en empruntant des routes secondaires moins fréquentées. Zheng note que la confidentialité de l'utilisateur est protégée en stockant et en analysant les données personnalisées entièrement sur le téléphone.
Il est également important de tenir compte de l'évolution de ces comportements au fil du temps. Selon Zheng, non seulement les gens parcourent les routes de différentes manières, mais ils s'adaptent également à mesure qu'ils acquièrent de l'expérience. Après avoir parcouru un itinéraire plusieurs fois, je sais comment le conduire, dit-il. En conséquence, le système modifie parfois sa prédiction de l'itinéraire le plus rapide en fonction de la familiarité du conducteur avec certaines rues.
Le test du système est difficile, notent les chercheurs, car un individu ne peut conduire qu'un seul itinéraire à la fois, et les conditions sont toujours différentes. Les chercheurs ont évalué leur programme en comparant les données de trajet GPS réelles avec leurs prévisions de temps de trajet. L'équipe a précédemment constaté que les itinéraires qu'ils ont glanés auprès des taxis étaient plus rapides que les itinéraires fournis par les principaux services de cartographie. Dans cette étude, l'équipe a montré qu'au fil du temps, les prévisions de temps de conduite du système sont devenues plus précises et que les itinéraires personnalisés étaient plus rapides que même les itinéraires de base dérivés des taxis.
L'omniprésence de capteurs GPS bon marché et toujours connectés a changé les types de prédictions possibles, selon Sam Madden , professeur agrégé au laboratoire d'informatique et d'intelligence artificielle du MIT, qui étudie les réseaux de capteurs sans fil, y compris les unités GPS. Je pense que c'est la première fois qu'il est possible de faire un travail comme celui-ci à l'échelle de chaque route dans une ville ou un pays, dit Madden. L'équipe de Zheng, ajoute-t-il, fonctionne avec une échelle de données qui est bien au-delà de ce qui était possible il y a encore trois ans. Madden pense que cela a donné aux chercheurs de Microsoft suffisamment de données pour faire des progrès significatifs dans la compréhension du trafic en temps réel. Il considère également leur effort pour personnaliser les itinéraires comme innovant.
Zheng dit que l'application de son équipe pourrait être facilement adaptée pour un usage général ou commercial dans n'importe quelle ville qui compte un grand nombre de taxis. Pékin se classe au quatrième rang mondial pour le nombre de taxis, mais il note que le top 10 comprend Mexico, Bangkok, Tokyo, New York, Buenos Aires et Moscou. Zheng dit : Nous faisons quelque chose qui peut être déployé dans le monde réel et qui peut avoir un impact réel.