Google Maps รู้ได้อย่างไรว่ารถติด
Google Maps รู้ได้อย่างไรว่ารถติด: กระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลจราจรแบบเรียลไทม์
บทนำ
การนำเสนอข้อมูลสภาพจราจรแบบเรียลไทม์ผ่านแอปพลิเคชัน Google Maps ได้กลายเป็นเครื่องมือสำคัญสำหรับผู้ใช้ในการวางแผนการเดินทางในชีวิตประจำวัน คำถามสำคัญที่ตามมาคือ: Google Maps ทราบได้อย่างไรว่าถนนใดมีการจราจรติดขัด หรือโล่งสบาย? คำตอบของคำถามนี้อยู่ที่การประยุกต์ใช้เทคโนโลยีการระบุตำแหน่ง (Location-Based Services: LBS) และการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data Analytics) อย่างมีประสิทธิภาพ
1. การเก็บรวบรวมข้อมูลจากผู้ใช้แบบไม่ระบุตัวตน
Google Maps อาศัยข้อมูลตำแหน่ง (location data) จากผู้ใช้สมาร์ทโฟนที่เปิดใช้งาน บริการตำแหน่ง (Location Service) บนแอป Google Maps หรือ GPS ซึ่งข้อมูลที่ได้รับจะรวมถึงพิกัด ตำแหน่งการเคลื่อนไหว ความเร็ว และทิศทางการเดินทาง ข้อมูลเหล่านี้จะถูกส่งแบบ ไม่ระบุตัวตน (anonymous data) ไปยังระบบประมวลผลของ Google
โดยอาศัยการเปรียบเทียบข้อมูลจากผู้ใช้หลายรายที่อยู่ในเส้นทางเดียวกัน ระบบสามารถประเมินความหนาแน่นของการจราจรได้แบบ เรียลไทม์ (real-time traffic estimation) ซึ่งเป็นพื้นฐานของการรายงานสภาพจราจรบนแผนที่
2. แหล่งข้อมูลเสริม: แอปพลิเคชัน Waze และการ crowdsource
Google ได้เข้าซื้อกิจการแอปพลิเคชัน Waze ซึ่งใช้หลักการ crowdsourcing โดยเปิดโอกาสให้ผู้ใช้รายงานเหตุการณ์บนถนน เช่น อุบัติเหตุ การปิดถนน การก่อสร้าง หรือสิ่งกีดขวางต่างๆ ด้วยวิธีนี้ Google Maps สามารถผนวกข้อมูลเหตุการณ์เข้ากับการประเมินความหนาแน่นการจราจรได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้น
3. การใช้ข้อมูลจราจรในอดีตเพื่อพยากรณ์แนวโน้ม
นอกจากข้อมูลเรียลไทม์ Google ยังใช้ ข้อมูลจราจรในอดีต (historical traffic data) เพื่อสร้างแบบจำลองแนวโน้มการจราจรในช่วงเวลาต่างๆ เช่น ช่วงชั่วโมงเร่งด่วน หรือวันหยุดยาว ข้อมูลเหล่านี้ช่วยให้ระบบสามารถให้คำแนะนำที่เหมาะสมล่วงหน้าได้ เช่น เส้นทางที่ควรหลีกเลี่ยงในช่วงเวลาใด
4. การใช้เทคโนโลยี OTDOA ในการวัดตำแหน่ง
หนึ่งในเทคนิคที่น่าสนใจคือ Observed Time Difference Of Arrival (OTDOA) ซึ่งเป็นการคำนวณตำแหน่งจากความแตกต่างของเวลาที่สัญญาณจากเสาส่งสัญญาณโทรศัพท์เคลื่อนที่หลายต้นเดินทางมาถึงอุปกรณ์ของผู้ใช้ วิธีการนี้ช่วยในการระบุตำแหน่ง ความเร็ว และทิศทางของอุปกรณ์ได้แม่นยำยิ่งขึ้น
5. การแสดงผลข้อมูลจราจรบนแผนที่
Google Maps แสดงสภาพการจราจรด้วยแถบสีต่าง ๆ ได้แก่:
| สี | ความหมาย |
|---|---|
| เขียว | ถนนโล่ง ไม่ติด |
| ส้ม | การจราจรเริ่มหนาแน่น แต่ยังเคลื่อนตัวได้ |
| แดง | รถติดปานกลาง |
| แดงเข้ม | รถติดหนัก เคลื่อนไหวช้า |
สรุป
ระบบวิเคราะห์จราจรของ Google Maps เป็นผลลัพธ์จากการประยุกต์ใช้เทคโนโลยี GIS, IoT, Big Data และการมีส่วนร่วมของผู้ใช้ผ่าน crowdsourcing โดยระบบจะประมวลผลข้อมูลแบบอัตโนมัติจากหลากหลายแหล่งเพื่อนำเสนอข้อมูลจราจรที่มีความแม่นยำ ทันเหตุการณ์ และเป็นประโยชน์ต่อการตัดสินใจของผู้ใช้
แหล่งอ้างอิง
- Google Maps Help Center. https://support.google.com/maps/
- Waze. https://www.waze.com
- Chen, J., et al. (2016). Real-time Traffic Prediction Using Crowd-sourced Data. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems.
- Zandbergen, P. (2009). Accuracy of iPhone Locations: A Comparison of Assisted GPS, WiFi and Cellular Positioning. Transactions in GIS.
- Facebook Video: https://www.facebook.com/share/v/1aPSnra7ki/