ОРУЖИЕ ПРОТИВ ПРОБОК

1


Илья Шатилин
ТЕСТИРУЕМ НАВИГАЦИОННЫЕ СЕРВИСЫ


Пробки — этот бич современных мегаполисов — порой делают использование спутникового навигатора абсолютно бессмысленным: что толку от проложенного кратчайшего или быстрейшего маршрута, если алгоритм его прокладки не учитывает пропускную способность дорожной сети? В результате зачастую водители, положившиеся на электронного советчика, едут до места назначения несколько часов, даром теряя время в заторах (которые еще и усугубляются тем, что алгоритм выбора «кратчайшего» и «быстрейшего» маршрутов у всех программных решений, в общем-то, одинаковый и все они направляют транспорт по одним и тем же магистралям). Опытный же водитель, знающий карту города назубок, и без всякого навигатора приедет на место значительно быстрее, сделав небольшой крюк по свободным улицам.

Решение, как говорится, витало в воздухе: навигационному алгоритму достаточно знать, где образовалась пробка, и проложить маршрут в объезд забитого машинами участка. Сегодня такая функция присутствует практически во всех программах, и разработчики каждой из них спешат сообщить потребителю, что уж с их-то решением вы забудете о дорожных заторах раз и навсегда. Но так ли это на самом деле? Ведь не все йогурты одинаково полезны.
Информация о пробках может передаваться в навигационное устройство двумя основными способами. Исторически первый — это TMC (Traffic Message Channel), реализованный на базе радиовещательной технологии RDS, которая позволяет в FM-эфире той или иной радиостанции передавать еще и текст. Обычно это курсы валют и погода, но точно так же можно транслировать и закодированные в определенном формате данные о пробках (их координаты, протяженность, скорость движения потока и пр.). Система TMC распространена за рубежом, поэтому  многие GPS-навигаторы, ориентированные на западный рынок, ее поддерживают. Но в России эта технология не прижилась, так что если вы купите здесь навигатор, предназначенный для Европы, пробки он отображать, к сожалению, не будет1.
Второй способ — загрузка информации о пробках через Интернет, для подключения к которому используются, как правило, сотовые сети и пакетная передача данных. Проще всего этот способ реализуется на смартфонах и коммуникаторах, у которых возможность выхода в Интернет есть по умолчанию; имеются также навигаторы со встроенными GPRS-модемами. Другие устройства, например КПК, обычно подключают к Сети через мобильный телефон. Такая же возможность есть у ряда навигаторов — для этих целей они обычно оснащаются встроенными Bluetooth-модулями и соответствующим интерфейсом. Объем трафика, потребляемого при загрузке данных о пробках, не превышает 200 Кбайт/час, поэтому такой сервис не слишком разорителен даже в роуминге (речь, конечно, о внутрисетевом роуминге и поездках по России).
Основных источников информации о пробках тоже два. Первый — уличные датчики скорости потока, которые в режиме реального времени фиксируют текущую
пропускную способность той или иной магистрали и передают сведения на центральный сервер. Этот источник хорош тем, что выдает самую свежую информацию, поскольку измерения ведутся непрерывно и касаются магистрали в целом, а не какого-то конкретного автомобиля. К сожалению, покрыть такими датчиками весь город пока невозможно, поэтому актуальные данные доступны только для некоторых улиц. В результате навигатор, узнав о пробке на широком проспекте, поведет вас в обход по узкой параллельной улице, где будет такая же пробка из объезжающих, но о которой системе не ведомо из-за отсутствия там датчиков.
Дабы уменьшить влияние этого фактора, создаются диспетчерские центры, принимающие данные из менее достоверных источников, преимущественно от очевидцев, звонящих на радиостанции. Эта информация по определению является слегка устаревшей; кроме того, она всегда субъективна: для кого-то постоять пять минут — это «жуткая пробища», а для кого-то ехать полчаса от одного перекрестка до другого — это «плотное движение». Нередки и случаи намеренной дезинформации: кто-то сообщает о пробке на улице, по которой сам собирается ехать, в расчете на то, что другие водители, клюнув на «дезу», поедут по другим маршрутам, и там, где надо хитрецу, пробка не возникнет.
Второй способ сбора данных о пробках — использование датчиков, установленных на автомобилях, перемещающихся по городу. Разумнее всего использовать в качестве таких датчиков сами навигаторы: они могут фиксировать скорость движения на том или ином участке и передавать ее на сервер. При достаточном количестве пользователей системы обеспечивается практически полное покрытие улично-дорожной сети: вероятность того, что тот или иной автомобиль проедет даже по самой захолустной улице, весьма велика.
А вот точность данных о скорости потока при таком способе, наоборот, ниже2, поскольку каждый автомобиль движется по-своему: один плетется в правом ряду, другой «играет в шашки», скача между полосами. Кроме того, водитель может остановиться, например, в ожидании пассажира, а вовсе не из-за пробки — и что тогда делать? Выход один — нужно попытаться заставить его вручную сообщить на сервер, каким образом обрабатывать его движение, — а это водителю неудобно (ибо тогда придется вручную передавать данные и о настоящих пробках).
Вдобавок по мере снижения количества датчиков информация о скорости потока обновляется все реже и реже, а по многим улицам вообще отсутствует. Вряд ли такой системой кто-то захочет пользоваться, и в итоге получается заколдованный круг: мало пользователей, поскольку нет актуальных данных о пробках, а данных нет, поскольку мало пользователей.
Как видно, каждый из способов имеет свои достоинства и недостатки, поэтому
имеет смысл комбинировать оба, что и делают разработчики навигационного ПО, способного предоставлять сведения о пробках на российских дорогах. У каждого из них доминирует тот или иной источник, поэтому и результаты получаются разные.
Мы решили в реальных условиях сравнить эффективность разных «формул», покатавшись по Москве и Петербургу.
Методика тестирования была следующей: мы ездили через весь город с севера
на юг и с юга на север в утренние и вечерние часы пик. Исследование мы поделили на два этапа: сперва ездили сразу со всеми системами по «быстрейшему» маршруту, проложенному без учета пробок программой TomTom, чтобы «собрать» как можно больше заторов и выяснить, о скольких из них «знают» те или иные системы3. Важное
замечание: мы не сравнивали актуальность карт разных ГИС в разных городах, исследование касалось только пробок.
На втором этапе мы несколько дней курсировали по маршрутам, проложенным разными программами с учетом известных им пробок, и засекали время прохождения маршрута из точки А в точку Б. Интересно, что при движении по «быстрейшему» маршруту, проложенному без учета пробок, время его прохождения почти всегда было одинаковым, с разницей не больше десяти минут (за эталон мы брали «среднее» время прохождения). Какой программе и на сколько удастся сократить маршрут?

 

23

Московский тестовый маршрут: Из Химок в Бутово (и обратно)
Санкт-Петербургский маршрут: От метро «Парнас» к Проспекту ветеранов

Тестирование мы начали с CityGuide. Эта программа, разработанная в Петербурге, стала первой, использующей идею «пользователей-датчиков» — в качестве основного источника данных о пробках она задействует именно их (см. «КТ» #712). Уличные датчики не используются вовсе, однако в центр мониторинга «Ситигида» стекаются данные, передаваемые водителями по телефону; используется и статистическая информация — так называемые «пробки по расписанию»: если изо дня в день в каком-то месте в определенные часы образуется пробка, то и на следующий день (если в нужное время там не окажется пользователя-датчика) данные о ней будут переданы пользователям, даже если информация об этой пробке пока не поступала. Такой «предсказательный» алгоритм повышает эффективность системы, однако в ряде случаев может ошибаться  — и  тогда маршрут будет проложен в объезд совершенно свободной дороги.
При остановке машины система выводит на экран диалоговое окно, предлагающее
водителю отправить сообщение о пробке, если остановка связана с затором, или же не отправлять, если остановка намеренная4. Если пользователь не делает выбор в течение пятнадцати секунд, принимается вариант по умолчанию — «не отправлять». Это сделано для того, чтобы избежать ложных сообщений о пробках, если водитель покинул машину сразу после остановки и оставил навигатор в салоне. На практике постоянно нажимать кнопку «да» не очень удобно, особенно притормозив у светофора: если не нажать кнопку, то диалоговое окно, занимающее весь экран, не позволяет видеть карту в течение длительного времени (за 15 секунд можно проехать не менее 200 метров, а на 200 метрах может уместиться несколько поворотов), если же ее нажимать, то приходится отвлекаться от вождения.
В Петербурге мы ездили через весь город: от станции метро «Парнас» к станции метро «Проспект Ветеранов» и обратно — этот маршрут позволяет постоять и в районе Светлановской площади, и в Петроградском районе, и в самом центре, и в районах метро «Балтийская» и «Автово»  — полный «букет»!
Маршрут длиной 31 км (прямой, минуя КАД) с учетом всех пробок занял 87 минут
утром (выезд в 9 утра с юга на север) и 76 минут вечером в обратную сторону.
Во время движения нам посчастливилось куковать в 26 пробках разной степени «глухости» утром и 29 пробках — вечером. CityGuide знал о 22 утренних пробках и 26 вечерних. Что ж, весьма похвально и достаточно близко к заявленному показателю в 90% — наш «тест-драйв» дал 87%.
В Москве с «Ситигидом» мы ездили от «Меги» в Химках до Бутово (станция «Бульвар Дмитрия Донского») с утра, а вечером — обратно. Это действительно серьезное испытание для нервов: можно постоять и на Варшавском шоссе, и на Садовом кольце, и на Ленинградке. Маршрут длиной 49 км (через город, не по МКАД) мы одолели за 133 минуты утром и 119 минут вечером, собрав по дороге 54 пробки утром и 67 пробок вечером. Из них CityGuide знал о 39 утренних и 50 вечер них, то есть о менее чем 74% пробок.
Теперь посмотрим, каким образом City-Guide сможет сократить время стояния в пробках, предложив собственный маршрут. Разумеется, он окажется длиннее обычного, поскольку часть заторов придется объезжать. Итак, поехали! Петербургский маршрут из точки А в точку Б (мы еще ставили промежуточную точку в центре города, чтобы у программы не было искушения вести нас по свободной кольцевой автодороге) в каждый из трех дней тестирования был немного разным, однако разброс по времени оказался небольшим: 52, 57 и 61 минута утром (протяженность — 37, 33 и 39 км соответственно) и 49, 54 и 55 минут (42, 35 и 35 км соответственно) вечером. То есть в среднем 58 минут утром и 53 минуты вечером. Это означает экономию времени в 1,5 и 1,43 раза соответственно  — таким образом, в среднем пользователь CityGuide в Петербурге приезжает на место, тратя на 47% меньше времени.
В Москве затраты времени с CityGuide (который мы тоже пускали в обход МКАД, поставив точку на Садовом кольце) составили 110, 118 и 120 минут утром (52, 57 и 59 км) и 103, 106 и 111 минут вечером (55, 52 и 60 км). То есть в среднем 116 и 107 минут соответственно, что дает экономию в 1,15 раза утром и 1,11 вечером: пользователь CityGuide в Москве тратит на 13% меньше времени. По сравнению с Петербургом это весьма посредственный результат, впрочем, он легко объясним: в Петербурге CityGuide наиболее распространен, тогда как в Москве у него существенно меньше пользователей, а значит, информация о пробках, адекватность которой напрямую зависит от их числа, зачастую бывает не полной.
Вторым на очереди у нас был «Навител». Как и в CityGuide, роль датчиков в нем играют пользовательские устройства, разница только в алгоритме прокладки маршрута и количестве пользователей.
В Петербурге «Навител» знал о 19 пробках из 26 утренних и о 20 из 29 вечерних, то
есть суммарно о 39 из 55. Таким образом, показатель эффективности пробочного сервиса «Навитела» составляет 71%. В Москве результат другой: 51 из 54 утренних пробок и 60 из 67 вечерних. Эффективность — 92%! Превосходный результат, которым компания вполне может хвастаться в рекламных материалах. Посмотрим, однако, насколько программа позволит сэкономить время — ведь нужно не только знать, где пробки, но и как их объехать.
Петербургский маршрут с «Навителом» мы покрывали за 59, 63 и 68 минут утром и 55, 58 и 60 минут вечером, при этом его протяженность составляла соответственно 36, 32 и 42 километра утром и 33, 39 и 38 километров вечером.
То есть в среднем мы проезжали маршрут за 63 минуты днем и 58 минут вечером, что в итоге позволяет тратить на 35% меньше времени. Это, безусловно, хуже, чем у CityGuide, однако все равно впечатляет: поездка занимает на 20 минут меньше.
В Москве с «Навителом» мы проезжали маршрут утром за 98, 103 и 106 минут (53, 60 и 58 км), а вечером — за 97, 100 и 101 минуту (54, 52 и 55 км), что после аналогичных вычислений (среднее время — 102 и 99 минут против 133 и 119) говорит о том, что «Навител» в Москве позволяет потратить на поездку на 25% меньше времени. Это тоже хуже, чем в Петербурге, отчего напрашивается вывод: московские пробки сложнее объехать, но «Навител» с ними справляется лучше, чем CityGuide, — видимо, опять-таки за счет большего количества пользователей в Москве и меньшего в Петербурге.
Третья и последняя система, которую мы тестировали, — это «Автоспутник» с подключенным сервисом «Яндекс.Пробки». От других сервисов он отличается тем, что данные здесь поступают не только от пользователей, но и с камер и датчиков, установленных в Москве.
Что это дает на практике?
На практике в Петербурге связка «Яндекс.Пробки» плюс «Автоспутник» знала о 9 пробках из 26 утренних и о 15 из 29 вечерних, что не дотягивает и до 44% эффективности. Опытный водитель, пожалуй, ничуть не хуже способен предсказать пробки.
В Москве ситуация получше: 40 из 54 утренних и 55 из 67 вечерних, эффективность 78% — более-менее приемлемо. Но как это отразится на прокладке маршрута? Увы, результат не впечатляет. В Петербурге мы проходили маршрут за 77, 85 и 94 минуты утром (то есть однажды мы ехали даже дольше, чем ехали бы без пробочного сервиса), при этом длина маршрута составляла 34, 33 и 40 км соответственно. Вечером — 67, 70 и 73 минуты при длине маршрута 35, 37 и 31  км. Таким образом, в Петербурге пользователь сервиса доберется до места всего на 5,5% быстрее, что делает оплату GPRS-трафика и покупку более дорогого оборудования нерациональными.
В Москве наш маршрут мы проезжали с «Автоспутником» и «Яндекс.Пробками» утром за 125, 128 и 130 минут (53, 56, 51  км), а вечером — за 104, 109 и 119 минут (54, 53, 50 км). Несложные расчеты дают нам затраты времени на 5,5% меньше. Выходит, что есть камеры и датчики, что их нет — результат одинаков.
Какие можно сделать выводы? Если интерпретировать результаты тестов напрямую, «в лоб», и предположить, что количество активных пользователей-датчиков всех трех программ примерно одинаково5, то получается — метод сбора информации от автомобилистов более эффективен, чем использование стационарных датчиков скорости потока. Однако, учитывая комментарии представителей упомянутых в тексте компаний, картина получается намного более сложной и многогранной. В итоговых результатах большое значение имеет и интеграция пробочного сервиса с навигационной программой (с чем, по-видимому, у связки «Автоспутник» плюс «Яндекс.Пробки» пока не все гладко), и эффективность расчетных алгоритмов и многое другое.
В Москве все пробочные сервисы менее эффективны из-за более забитых дорог и радиально-кольцевой планировки: объехать пробку здесь труднее, чем в Петербурге. Вечером эффективность навигаторов выше — видимо, за день накапливается определенный объем информации, тогда как утром ее еще мало.
В целом же пробочные сервисы навигаторов — вовсе не очередная модная игрушка, а реальный способ сэкономить время (лучший результат — приехать в полтора раза быстрее, то есть за час вместо полутора). Это позволит вам подольше поспать, поплотнее позавтракать, не опоздать на важную встречу — словом, сервисы рекомендуются к использованию, а уж какие выбрать — зависит от того, где вы живете.

1 Есть исключения: компания «Навиком» (брэнд  Garmin) запустила сервис TMC для своих навигаторов в России. Информацию о пробках им предоставляет CityGuide. — Здесь и далее прим. ред.

2 По крайней мере, если не использовать изощренные механизмы анализа и коррекции данных. Упомянутые в статье пробочные сервисы заявляют, что им по силам выделить из общего потока и лихачей, и, например, пешеходов.

3 Тесты проводились в последние две недели августа, то есть при несколько меньшем количестве пробок по сравнению с сентябрем-октябрем.

4 Окно появляется только в тех случаях, когда CityGuide не может самостоятельно определить, пробка это или намеренная остановка.

5 На самом деле, это сложный вопрос, поскольку достоверной независимой статистики нет, а и в «Автоспутнике», и в «Навителе» лидерами по объему клиентской базы считают себя.  По всей видимости, в Москве у этих двух компаний сопоставимое число пользователей-датчиков, а CityGuide несколько отстает (в отличие от Питера).

Александр Баранов, директор московского представительства компании «СитиГИД»

В целом предложенная методика тестирования эффективности навигационных программ для объезда пробок мне кажется разумной, а результаты отражают текущую ситуацию. Но хочется порекомендовать запускать машины с разными навигационными системами одновременно, ведь пробки на дорогах  — это живой организм и, как говорят, — в одну пробку нельзя попасть дважды. В тесте использовалась одна машина, и программы тестировались по очереди в разное время: это обстоятельство внесло погрешность в результаты.
Не могу согласиться на сто процентов с выводами автора. Число пользователей, разумеется, очень важное обстоятельство для точности определения пробок, но главным все же являются алгоритмы и методики, по которым работает вся система (серверная и клиентская части). Именно алгоритмы и методики определения пробок, которые мы оттачиваем на практике уже более трех лет, позволяют нам строить оптимальные маршруты, отсеивать информацию, поступающую от пешеходов, и не предлагать мнимые объезды через бензоколонки. Скажу больше, сейчас мы заканчиваем процедуру оформления патента на изобретение, в который включаем текущие методики и закладываем уже разработанные, но пока не запущенные более перспективные динамические и предсказательные модели учета информации о пробках. Новые алгоритмы мы запустим сразу после получения охранной грамоты на наши изобретения, и тогда мы можем провести повторные испытания и показать, что даже «не объезжаемые» московские пробки на улицах с радиально-кольцевой структурой «СитиГИДу» объехать по силам.

Марина Кузнецова, директор по маркетингу ЗАО «Центр Навигационных Технологий»

Мы запустили свой бесплатный сервис совсем недавно, в декабре 2008 года. За этот короткий срок сервис «Навител.Пробки» стал наиболее актуальным и точным в Москве, Санкт-Петербурге и других городах.
Точность и подробность информации объясняется большим количеством активных пользователей сервиса, которые не только видят на своем устройстве информацию о загруженности дорог, но и активно участвуют в ее формировании. Ведь большинство коммуникаторов и GPS-навигаторов, способных принимать информацию о пробках, комплектуются именно программой «Навител Навигатор». Пользовательская база «Навитела» уже превысила полмиллиона человек. Так что, скажем, в Москве общая информация о пробках формируется в том числе и по сообщениям, поступающим примерно от 75  тысяч участников движения. Особо замечу, что «Навител.Пробки» коренным образом отличается от конкурирующих решений, поскольку сервис работает на территории всей зоны покрытия, доступной в «Навител Навигаторе» (на сегодняшний день это вся Россия, Украина и Беларусь), а объем потребляемого GPRS-трафика не превышает 117 килобайт в час.

Олеся Поддубная, пресс-секретарь проекта «Автоспутник»

С 20 по 27 августа 2009 года (то есть как раз в период проведения описываемых в статье тестов) в «Автоспутнике» проводилась модернизация серверного компонента «пробочного» сервиса, связанная, в том числе, с переездом на другую площадку. В этот период информация могла временно не поставляться на навигаторы потребителей, а также поставляться в неполном объеме или с существенными задержками. Общий принцип работы системы выглядит так: потребитель - сервер «Автоспутника» - аналитический центр «Яндекс. Пробки», — и среднее звено в этой цепочке как раз и подвергалось модернизации в последние дни августа. О возможных проблемах с антипробочным сервисом в программе пользователи были проинформированы.
Картина загруженности города формируется «Яндекс.Пробками» на основе информации о скорости движения пользователей «Автоспутника», а также данных камер, радаров, пользователей мобильных «Яндекс.Карт» и корреспондентов. Это обеспечивает равномерное покрытие как по территории, так и по времени, предоставляя достаточный объем информации, в том числе в часы дневного и ночного минимумов. Количество потребителей информации о пробках через программу «Автоспутник» (как части общей системы) не постоянно: в будний день это несколько десятков тысяч информаторов в каждом мегаполисе с утренним и вечерним пиками.
Для правильного анализа дорожной информации важна не только критическая масса пользователей, но и их достаточно равномерное распределение по времени суток, а также алгоритмы обработки информации. Не очень хорошо, когда остановившаяся на обочине машина «окрашивает в красный цвет» свободное для движения шоссе. На сегодня именно связка «много пользователей с обратной связью + альтернативные датчики (камеры, детекторы и пр.) + качественный алгоритм анализа информации» является, по нашему мнению, самой надежной и достоверной. При этом ни одно из звеньев нельзя назвать приоритетным или определяющим, настолько каждое из них важно для корректной работы всей системы.

Роман Борисенко, менеджер проектов службы Яндекс.Пробки

Партнерство с «Автоспутником» — первый опыт передачи информации «Яндекс.Пробок» в навигационные программы. То, что совместный продукт показал не самые лучшие результаты, видимо, связано с проблемой отображения данных о пробках. Вместе с партнером мы работаем над этой проблемой и надеемся вскоре ее устранить.
Следует понимать, что мы отдаем устройству только информацию о пробках, а маршруты их объезда строит уже программа партнера. Таким образом, результаты той части тестирования, которая касалась объезда пробок, во многом зависят от качества маршрутизатора.
Вывод о том, что использование данных от пользователей — самый достоверный источник информации о пробках, на наш взгляд, не совсем верен. Треки, получаемые от пользователей, в большей степени влияют на зону покрытия сервиса. Однако по достоверности такая информация уступает данным детекторов и камер. Кстати, на сегодняшний день десятки тысяч пользователей передают нам данные о пробках в Москве и тысячи пользователей — в Санкт-Петербурге.
И еще один существенный момент: прогнозы пробок на основе статистики были востребованы несколько лет назад, когда машин было на 30% меньше, чем сейчас. Сегодня главные «пробочные» места в основном одни и те же, но значительно меняется время образования и рассасывания пробок, а также скорость движения в них. В связи с этим прогнозирование утратило актуальность.

           

 
 
Rambler's Top100
 

(c) 2009-2011, Администрация Владимирской области,
Комитет информатизации, связи и телекоммуникаций