多等5分钟,少走半程路:一场算法和道路信息之间的斗智斗勇

AI的浪潮势不可挡,在无数大众最熟悉的生活场景中,其实蕴含着许多未被发现的秘密。

这些“深藏功与名”的AI技术,在最基础的功能背后,却演绎着数据和算法最动人的一面。

地图导航中,算法与千变万化的道路信息之间“斗智斗勇”,对地图中常规的路线规划进行改造,让“未来出行”成为可能。

全文共1791字,阅读时长约为5分钟

图片来源 | 网络

出品 | 先声会

所谓路线规划就是“两点之间直线最短”的简单明了吗?——天真。

要知地图产品在为用户规划路线时,那可是一场人类与复杂算法、道路信息之间的斗智斗勇。

各种地图的算法工程师们,不仅要面对瞬息万变的路况信息,还要应对各种各样“意料之外情理之中”的干扰。

所以如何综合利用好各类信息,快速提供准确有效的出行方案,就成了“路线规划”要解决的切实问题。

小王是一个在北京西二旗工作的资深“码农”,虽是地道的北京人但因为多年摇不上号只好暂时上了外地牌照。

由于五环在工作日早晚高峰期禁止外地牌照车辆行驶,小王上下班通常会绕开五环或者早早出发躲避限行。

周一早上,公司组织集体去西五环附近的北京园博园参加活动。早上8点40多,大家都准备从公司出发了,因为此时五环还是限行状态,不少人凭着习惯绕路上了六环。

小王打开地图查路线,导航却提醒他:再等5分钟后出发,就可以避开限行时间直接走五环。既能节省时间和油费,还不会违章。

最终小王虽然多等了5分钟,却比其他人早到20分钟,还少走了一半路程。

目前大部分地图导航还无法结合实际情况推荐出发时间和路线,百度地图新推出“多等5分钟少走半程路”,通过预估未来交通状况并提供躲避拥堵、限行路线。

新功能的背后是一整套路线规划的复杂流程。算法为用户规划路线时,要经过路线规划、特征提取、路线筛选和路线排序四个步骤,百度地图是如何改造路线规划的四个步骤,满足用户智能化出行需求的呢?

1

针对时间规划路线

为了实现根据时间推演进行路线规划,常用做法是将连续的时间点分散成多个时刻,在每一个时刻都生成一套权值,并在路线搜索过程中恰当切换不同权值,从而实现针对时间进行路线规划。

在算法选择上,一般要考虑预处理时间、在线计算性能、路线效果等要素。A*算法和CRP算法(基于剖分的路线规划算法)由于预处理时间较短、数据较小,天然具有快速编译及生效的优点,是面对此类问题的主流选择。

2

基于海量数据合理预测

有了完整的路线数据后,可以获得更加精确的预计到达时间,这也是算法进行后续决策的基础。由于预计到达时间与路况息息相关,二者都有着丰富的历史数据作为参考,在进行未来时间预估时,算法可以根据历史数据和当前道路状态合理预测,从而保障路线规划的准确和智能。

3

借助通行规范筛选路线

结合预计到达时间和用户车牌号,通过限行、交规、封路等通行规范,算法筛选出符合车辆需求的合理路线。

百度地图在路线筛选环节已经做到了秒级生效,而利用精准的预计到达时间,则能为用户提供更多选择,例如是否立即出发,还是等一段时间避开限行再出发。

4

“为用户着想”的路线排序

在向用户推荐3条最优路线时,需要引入对未来路线状态的判断,但随之也带来了新的难题,例如上文中提到的“外地牌照如何走五环”和各种突发情况。

面对“即刻出发但要绕行的六环”和“等几分钟再出发的五环”该如何选择?

百度地图一方面通过“常规路线”,即大部分用户选择的路线或用户自身曾走过的路线,过滤掉没有意义的绕行。另一方面,通过衡量不同路线的代价综合筛选。因为每个人对时间代价、距离代价的感受不同,意味着每条路线背后的算法模型,都在逐渐被“主人”养成个性化推荐,通过用户以往的驾驶行为和操作偏好,推荐更适合路线。

当路上遇到突发情况导致预计到达时间不准,可能引起用户违章时,算法往往会做“最坏的假设”。

举个例子,早上六点半一辆外地牌照的汽车行驶在北京的五环上时,一场交通事故导致了大面积堵车。这时路线规划将考虑到这一点,对于那些不能帮用户在规定时间内驶离五环的路线慎重考虑,排序中可能会放到更靠后的位置。并在导航过程中,不断检测前方通行状况判断用户是否有违规风险,并通过语音、图像提醒指引更合理的路线。

在这场算法跟道路信息之间的斗智斗勇中,百度地图不仅能处理好纷繁复杂的各类信息,还能让它们“为我所用”,以这些信息为指标提供最优的出行选择。

当“未来时刻”成为用户越来越重视的核心要素之一,更智能化的导航规划也将成为未来趋势。

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