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首堵不再“堵” 出租车GPS数据出妙方

(2011-10-10 08:21:15)
标签:

gps数据

出租车轨迹

传感器

城市交通运输网

城市规划

交通拥堵

it

分类: 技术

编者按:目前,来自微软亚洲研究院的研究小组通过跟踪出租车的地理位置,发现城市交通运输网的潜在问题,帮助孕育新的城市规划方案,以进一步缓解大都市的交通拥堵问题。

首堵不再“堵” <wbr>出租车GPS数据出妙方
 反映出租车轨迹数据分布的热度图: 颜色越亮表示密度越高

编撰:任艳

 

北京的交通一直受世人诟病。据报道,2006年北京每天的交通高峰时段长达11个小时,因此被戏称为“虚拟停车场”。多年来,大多数城市规划者一直靠增加新道路、新轨道交通线,或者更有效地执行交通法规来缓解交通压力。

 

现在微软亚洲研究院的一个研究小组展示了一种新思路。通过跟踪出租车的地理位置来确定城市交通运输网的潜在问题,这将帮助市政府更好地缓解交通拥堵。

 

“北京大多数出租车都内嵌GPS(全球卫星定位系统)传感器,帮助车辆调度和管理。”研究负责人微软亚洲研究院互联网搜索与数据挖掘组研究员郑宇博士说道。

 

此外,这些出租车还装有一个传感器,让调度中心知道乘客上车的信息。这些综合数据可以让我们知道人们在何时何地、以何种路线在城市中出行。

 

研究小组利用了2009年至2010年取自北京33000辆出租车的GPS信息。他们不仅仅寻找交通瓶颈——那些上班族往往熟悉得不能再熟悉的拥堵点。“这些拥堵路段仅仅是表象——并不是症结所在。”郑宇博士说,“我们努力找出这些问题的源头所在。”

首堵不再“堵” <wbr>出租车GPS数据出妙方

图1  北京2环主路上的车辆堵塞情况(该图片来自于网络)

 

“从本质上看,装有GPS的出租车可以看作是无处不在的传感器,持续地探寻着一个城市的节奏和脉搏,比如路面上的交通流量、全市人们的出行模式等。”郑宇博士在论文《基于出租车的城市计算(Urban Computing with Taxicabs)》中这样写道。研究小组在北京举行的13ACM普适计算国际会议International Conference on Ubiquitous Computing)上展示了该论文成果。

 

通过比较20092010年的数据,研究小组指出了城市规划中的效果显著和不显著的区域。例如,数据说明,城市中一条新建的道路是如何缓解由进入高速公路引起的交通拥堵。

 

为了找出交通问题的潜在原因,研究小组需要得到人们出行的相关信息——从哪里开始,在哪里结束,以及人们在其间是如何运动的。研究员们将北京划分为若干区域,并通过分析出租车的GPS信息寻找两个区域不能良好贯通的地方。

 

即使一辆出租车从未慢速行驶过,仅从它的运行轨迹也可以显示出城市规划的问题。比如,出租车司机也许会行驶出一条从A点到B点的纡回路线,而不是直线路线。多走的距离表示这个司机知道那条最便捷的路线存在拥堵问题。

 

研究员的算法能够显示出,什么时间两个区域的路网和地铁网无法支持人们在两地穿梭。“通过指出潜在的问题,这个系统给城市规划者展示出值得特别注意的地方。”郑宇表示。

 

郑宇还表示,在一些情况下,繁忙区域并不是真正存在问题的地方。比如,从区域1来的人流要经过区域2到区域3去,在这种情况下,最好直接连接区域1和区域3,而不是尝试拓宽区域2的道路,或者在分析人们出行原因后相应调整区域1的土地使用配置,如增加商业或医疗配套。

 

研究小组观测他们算法随北京两年内交通网的演化而变化,以此来评估系统的可靠性。他们发现,当城市规划者增添他们算法确定为问题区域间的交通联络线时,交通状况确实好转了。那些确定为问题区域但没有改进的区域,交通状况依然未见好转。

首堵不再“堵” <wbr>出租车GPS数据出妙方

图2 研究小组将城市划分出若干区域,分析出租车在其间的行驶状况,以了解北京交通拥堵的潜在问题

郑宇表示,尽管交通状况有所缓解,但是交通拥堵发生在更多的区域,而且2009年存在的一些交通问题仍然没有得到解决。

 

对北京的城市居民来说,值得高兴的是,城市规划者已经掌握这些拥堵情况并在着手解决。对城市规划的分析显示,比如,新修的两条地铁线路将缓解望京这一居民密集区域的交通问题。

 

目前,研究员们已经能够识别出交通拥堵的地点。在接下来的几个月中,他们计划分析人们出行的原因以及时间。

 

郑宇认为这个系统可以应用于任何一个拥有庞大出租车队伍的城市,许多这样的城市也在以自己的方式应对交通问题。北京拥有世界第四多的出租车数量。其他位居前十的城市还包括墨西哥城、曼谷、东京、纽约、布宜诺斯艾利斯和莫斯科等。郑宇表示,如果有充足的数据,他的技术可以运用在像北京这样的城市中。

 

“我认为这是一个有趣的研究方向,尽管我想知道城市规划中的真正问题多大比例与研究经费无关。”麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室的副教授山姆·马顿说道。他本人也从事无线传感器网络的研究,包括GPS设备。

 

马顿补充说,研究小组积累的大量数据,足以分析一座城市的每一条道路,这让该项成果印象深刻。仅仅数年以前,获取道路情况如此之多的数据一直是一个难题。在他自己的研究中,他同样将GPS传感器架设在出租车上以获取数据,但研究的费用和难度使其研究对象限制在几十辆出租车上,而不是数千辆。

 

参考文章:

Taxicab data helps ease traffic, Reuters, by John Roach

GPS Data on Beijing Cabs Reveals the Cause of Traffic Jams, MIT Technology Review, by Erica Naone

的士告诉你,北京交通拥堵的潜在原因,译者Michael Cui

 

研究员介绍:

首堵不再“堵” <wbr>出租车GPS数据出妙方郑宇:现任微软亚洲研究院互联网搜索与数据挖掘组研究员,主要从事基于位置的服务、时空数据挖掘、地理信息系统和普适计算等。郑宇于2006年获得西南交通大学通信与信息工程的博士学位,同年加入微软亚洲研究院。近年来他在SIGMOD、KDD、AAAI、ICDE、WWW、UbicompTKDE等国际顶尖会议和期刊上发表论文50余篇,并三次获得最佳论文奖,论文被引用500余次。他拥有20项美国/国际发明专利申请和三项技术转化奖。同时,他还是多个国际学术期刊的编委和特邀审稿人,并先后在Ubicomp、IJCAI、PAKDD和ACM SIGSIAPTAL等三十多个IEEE/ACM国际会议中担任程序委员会委员、资深委员及主席。由他主持的研究项目先后十余次受到MIT Technology Review、New Scientist、MSNBCBBC等权威媒体的报道。2008年他被评为“Microsoft Golden Star”。

 

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