Google Maps thu thập thông tin ùn tắc giao thông bằng cách nào?

Khi đang lái ô tô trên đường, bạn liếc nhìn màn hình chỉ đường và thấy một đoạn đường phía trước bỗng chuyển sang màu đỏ, có thể còn có thông báo về việc chậm trễ thêm 20 phút nữa. Làm thế nào mà xe của bạn hoặc điện thoại của bạn lại biết có tình trạng tắc đường khi bạn thậm chí còn chưa đến nơi đó?

Câu trả lời đơn giản đến bất ngờ: hệ thống dẫn đường của bạn đang tiếp nhận thông tin từ các phương tiện khác.

Các dịch vụ dẫn đường hiện đại thu thập lượng dữ liệu khổng lồ về vị trí và tốc độ (đã được ẩn danh) từ các thiết bị có kết nối mạng. Bằng cách kết hợp thông tin thời gian thực này với các mô hình giao thông trong quá khứ, thông tin về các sự cố được báo cáo, dữ liệu đường sá và các thuật toán ngày càng tinh vi, các hệ thống này có thể xây dựng hình ảnh cực kỳ chi tiết về tình hình giao thông theo thời gian thực.

Ô tô không quan sát giao thông bằng camera

Hệ thống dẫn đường không cần phải nhìn thấy một hàng xe đang dừng lại mới biết giao thông đang di chuyển chậm. Thay vào đó, các phương tiện và điện thoại thông minh có kết nối mạng có thể đóng vai trò như những cảm biến giao thông di động.

Khi các thiết bị hoặc ứng dụng dẫn đường cung cấp thông tin về vị trí và tốc độ, dịch vụ có thể xác định tốc độ di chuyển của các phương tiện trên những đoạn đường cụ thể. Phương thức này thường được gọi là dữ liệu phương tiện di động (Floating Car Data - FCD). Nhiều ứng dụng dẫn đường khai thác dữ liệu ẩn danh từ thiết bị dẫn đường, hệ thống tích hợp trên xe, ứng dụng, điện thoại thông minh và các nguồn kết nối khác.

Google cho biết dữ liệu vị trí tổng hợp từ người dùng Google Maps có thể được sử dụng để nắm bắt tình trạng giao thông trên các con đường khắp thế giới. Nói cách khác, không nhất thiết phải có người báo cáo thủ công thì hệ thống mới biết có tình trạng ùn tắc. 

Nếu đủ số lượng thiết bị có kết nối mạng đột ngột giảm tốc độ trên cùng một đoạn đường, hệ thống có thể nhận diện được rằng có điều gì đó bất thường đang xảy ra. Đó là lý do tại sao ứng dụng dẫn đường có thể cảnh báo bạn về tình trạng ùn tắc trước khi chính bạn kịp nhìn thấy nó.

Làm sao hệ thống biết khi nào giao thông chậm hơn mức bình thường?

Chỉ biết một chiếc xe đang di chuyển chậm thôi là chưa đủ. Một chiếc xe di chuyển với tốc độ khoảng 32km/h có thể là chuyện hoàn toàn bình thường trên con đường này, nhưng lại là vấn đề giao thông nghiêm trọng trên con đường khác.

Do đó, các hệ thống dẫn đường sẽ so sánh điều kiện thực tế với mức độ giao thông thường thấy trên chính con đường đó. Ví dụ, ứng dụng dẫn đường Waze cho biết hệ thống tạo ra thông tin về tình trạng tắc nghẽn bằng cách sử dụng dữ liệu vị trí GPS và tốc độ của người dùng, rồi so sánh tốc độ trung bình hiện tại với tốc độ lưu thông thông thoáng. Hệ thống cũng đối chiếu điều kiện thực tế với dữ liệu lịch sử giao thông của cùng khung giờ đó.

Dữ liệu lịch sử rất quan trọng vì tình trạng giao thông lúc 8 giờ sáng ngày thường sẽ khác hẳn so với lúc 2 giờ chiều cuối tuần. Các nhà cung cấp dịch vụ dẫn đường có thể khai thác dữ liệu lái xe tích lũy qua nhiều năm để xác định tốc độ và thời gian di chuyển điển hình cho từng tuyến đường và từng thời điểm trong ngày.

Ứng dụng dẫn đường TomTom cho biết hệ thống dự báo giao thông của họ kết hợp dữ liệu từ các phương tiện đang lưu thông với thông tin lịch sử giao thông, bao gồm lưu lượng xe, tốc độ trung bình, thời gian di chuyển và thông tin về các sự cố. Sau đó, hệ thống sử dụng các phương pháp thống kê, mô phỏng và học máy để dự đoán diễn biến của tình trạng tắc nghẽn.

Dữ liệu về tốc độ có thể cho thấy có điều bất thường xảy ra, nhưng không nhất thiết giải thích được nguyên nhân. Đó là lúc các nguồn thông tin khác phát huy tác dụng.

Các dịch vụ dẫn đường có thể tích hợp thông tin về việc đường bị đóng, công trình thi công, tai nạn, đóng làn xe, các mối nguy hiểm và báo cáo về những sự cố khác. Một số thông tin này đến từ cơ quan quản lý đường bộ và các nguồn đáng tin cậy khác, trong khi một số khác lại đến trực tiếp từ các tài xế đang sử dụng ứng dụng dẫn đường.

Tùy thuộc vào từng dịch vụ, các thông tin góp phần tạo nên bức tranh toàn cảnh về giao thông có thể bao gồm:

Tốc độ và vị trí phương tiện: Các xe có kết nối mạng và điện thoại thông minh có thể cho biết tốc độ di chuyển của dòng xe nhanh hay chậm.

Thông tin từ tài xế: Người dùng có thể báo cáo về các vụ va chạm, mối nguy hiểm, xe dừng đỗ, công trình thi công và các vấn đề khác.

Thông tin từ cơ quan quản lý đường bộ: Các nguồn chính thức cung cấp thông tin về việc đóng đường, thi công và các hạn chế giao thông khác.

Dữ liệu lịch sử giao thông: Các mô hình di chuyển trong quá khứ giúp xác định trạng thái bình thường của một tuyến đường vào một thời điểm cụ thể.

Thời tiết và sự kiện: Các yếu tố như thời tiết khắc nghiệt, ngày lễ và các sự kiện lớn tại địa phương có thể ảnh hưởng đến tình trạng giao thông dự kiến.

Waze là một ví dụ điển hình và rõ nét về điều này. Hệ thống giao thông của hãng kết hợp việc tự động phát hiện tình trạng xe chạy chậm với các báo cáo từ người dùng về những sự cố như tai nạn, công trường thi công, ổ gà, xe dừng đỗ và vật cản trên đường. Các báo cáo của người dùng cũng có thể được đánh giá dựa trên thông tin về độ tin cậy và phản hồi từ những người dùng khác.

Tương tự, ứng dụng TomTom cho biết hệ thống giao thông của họ kết hợp dữ liệu từ các phương tiện đang lưu thông với thông tin sự cố từ cơ quan chức năng, các đối tác tin cậy và dữ liệu đóng góp từ cộng đồng. Hệ thống này cũng có thể tính đến các yếu tố như thời tiết, ngày lễ và các sự kiện tại địa phương khi đưa ra dự báo giao thông.

Sự kết hợp các nguồn dữ liệu này giúp giải thích lý do tại sao màn hình dẫn đường đôi khi không chỉ báo cho bạn biết tình trạng giao thông đang xấu, mà còn chỉ rõ nguyên nhân là do tai nạn hoặc đường bị đóng.

Tại sao thời gian dự kiến đến nơi liên tục thay đổi?

Thời gian dự kiến đến nơi không chỉ được tính toán một lần duy nhất khi bạn nhập điểm đến. Trong quá trình lái xe, hệ thống dẫn đường vẫn tiếp tục nhận các thông tin cập nhật về tình trạng giao thông. Nếu các xe phía trước bắt đầu di chuyển chậm lại, thời gian di chuyển dự kiến ​​có thể tăng lên. Ngược lại, nếu tình trạng ùn tắc bắt đầu giảm bớt, thời gian dự kiến đến nơi có thể giảm xuống.

Hệ thống cũng có thể đánh giá lại lộ trình của bạn. Nếu một tuyến cao tốc vốn thông thoáng khi bạn mới bắt đầu hành trình bỗng nhiên bị ùn tắc, một con đường khác có thể trở thành lựa chọn nhanh hơn, ngay cả khi quãng đường thực tế dài hơn.

Đây là một lý do khiến các hệ thống dẫn đường dường như có khả năng “nhìn thấu” những gì đang diễn ra phía trước một cách đầy kinh ngạc. Chúng liên tục đối chiếu hành trình của bạn với thông tin thu thập từ nhiều phương tiện và nguồn dữ liệu khác nhau.

Tuy nhiên, có một hạn chế quan trọng: các hệ thống này không hề toàn năng. Chỉ một phần nhỏ các phương tiện trên đường được kết nối và đóng góp dữ liệu, và những sự kiện bất thường rất khó dự đoán. Một vụ va chạm đột ngột, thời tiết khắc nghiệt hoặc các sự cố bất ngờ khác có thể làm thay đổi tình trạng giao thông nhanh hơn tốc độ phản ứng của bất kỳ hệ thống dự báo nào.

Ứng dụng dẫn đường cũng có thể nhầm lẫn, cảnh báo thiếu chính xác

Google Maps đôi khi đưa ra cảnh báo sai về lưu lượng giao thông vì hệ thống không trực tiếp đếm toàn bộ phương tiện trên đường, mà chủ yếu suy ra tình trạng giao thông từ dữ liệu vị trí của nhiều thiết bị, kết hợp dữ liệu lịch sử và thông tin từ các nguồn khác.

Khi số lượng thiết bị cung cấp dữ liệu trên một tuyến đường không đủ lớn, ví dụ như ít người dùng Google Maps, khu vực ngoại thành hoặc những thời điểm lưu lượng người tham gia giao thông thấp, kết quả ước tính có thể kém chính xác.

GPS cũng có thể sai lệch, đặc biệt ở khu vực có nhiều nhà cao tầng, đường hầm hoặc tín hiệu yếu. Ngoài ra, một điện thoại không phải lúc nào cũng đại diện cho một ô tô, bởi thiết bị có thể được sử dụng trên xe máy hoặc bởi người đi bộ.

Cách đây 7 năm, một nghệ sĩ tên là Simon Weckert đặt 99 chiếc smartphone vào một chiếc xe kéo rồi đi bộ qua những con phố vắng ở Berlin (Đức) để tạo ra “đường ùn tắc giả” trên Google Maps.

Trên Google Maps đã thực sự xuất hiện màu đỏ ở mỗi con phố anh đi qua, trong khi thực tế giao thông không hề đông đúc. Hệ thống cũng tự động điều hướng tài xế sang những tuyến đường khác để tránh khu vực này.

Khi đó, một đại diện của Google chia sẻ với trang Business Insider rằng công ty đã triển khai tính năng phân biệt ô tô và xe máy tại một số quốc gia, trong đó có Ấn Độ, Indonesia và Ai Cập, nhưng vẫn chưa giải quyết được trường hợp di chuyển bằng xe kéo.

“Chúng tôi đánh giá cao những cách sử dụng Google Maps sáng tạo như thế này, bởi chúng giúp chúng tôi cải thiện bản đồ theo thời gian”, ông nói.

Trong thử nghiệm của Weckert, cả 99 chiếc smartphone đều được bật và chạy Google Maps.

Weckert cho biết anh muốn thu hút sự chú ý tới niềm tin gần như tuyệt đối mà nhiều người dành cho các công ty công nghệ và nền tảng số.

Một nguyên nhân khác khiến các ứng dụng dẫn đường có thể cảnh báo thiếu chính xác về tình trạng ùn tắc là giao thông thay đổi nhanh hơn khả năng cập nhật của hệ thống. Tai nạn, ngập nước, công trường hoặc sự cố bất ngờ có thể khiến tình hình thực tế khác xa dự báo.