Пробки в Москве достигли девяти баллов
https://ria.ru/20210213/probki-1597302709.html
Пробки в Москве достигли девяти баллов
Пробки в Москве достигли девяти баллов
Пробки на дорогах Москвы, образовавшиеся из-за снегопада, в субботу к 8 часам утра опять достигли 9 баллов после снижения до 8 баллов в районе 7 утра, следует… РИА Новости, 13.02.2021
2021-02-13T08:13
2021-02-13T08:13
2021-02-13T09:27
яндекс.пробки
яндекс
авто
москва
общество
/html/head/meta[@name=’og:title’]/@content
/html/head/meta[@name=’og:description’]/@content
https://cdn25.img.ria.ru/images/07e5/02/0d/1597305647_0:0:640:360_1920x0_80_0_0_cf31406201d3d4cc020f2ab0471bf5bb.jpg
МОСКВА, 13 фев — РИА Новости. Пробки на дорогах Москвы, образовавшиеся из-за снегопада, в субботу к 8 часам утра опять достигли 9 баллов после снижения до 8 баллов в районе 7 утра, следует из данных сервиса «Яндекс.Пробки».В 6 утра они достигали 9 баллов. Это уникально для столицы: обычно в выходные на улицах города довольно свободно, но из-за начавшегося накануне сильного снегопада город «стоял» не только в пятницу вечером, в чем нет ничего необычного, но и всю ночь. Более того, пробки только росли. Главная причина — МКАД, там встали грузовики. Поскольку им разрешено выезжать на кольцевую дорогу только вечером и ночью, ситуация усугубилась именно в ночные часы. Как сообщал ночью корреспондент РИА Новости с южной части МКАД, грузовые автомобили, пытаясь объехать друг друга, занимали все полосы, включая крайнюю левую, а некоторые застревали по диагонали, блокируя сразу несколько полос.Из-за снегопадов в Москве дорожная ситуация была тяжелой с самого утра пятницы. В 9.00 уже были семибалльные пробки, около 14 часов они достигли 8 баллов. Около 15.30 пробки в столице достигли 9 баллов, и, наконец, около 17.00 нагрузка на дорогах достигла своего максимального значения в 10 баллов. Около 22.00 «Яндекс.Пробки» все еще показывали 9 баллов. Ночью в субботу ситуация на дорогах несколько улучшилась: в 2.00 пробки оценивались в 7 баллов, но час спустя этот показатель вырос до 8 баллов.
https://ria.ru/20210213/probki-1597300414.html
москва
РИА Новости
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
2021
РИА Новости
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
Новости
ru-RU
https://ria.ru/docs/about/copyright.html
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/
РИА Новости
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
Коммунальщики вручную и с помощью техники начали уборку после сильного снегопада в Москве
Коммунальщики вручную и с помощью техники начали уборку после сильного снегопада в Москве
2021-02-13T08:13
true
PT0M54S
https://cdn25.img.ria.ru/images/07e5/02/0d/1597305647_81:0:561:360_1920x0_80_0_0_46382f589ec9152ca90f87987951c605.jpgРИА Новости
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
РИА Новости
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
яндекс.пробки, яндекс, авто, москва, общество
Пробки на дорогах Волгограда | Авто Волгограда
В этом разделе Вы можете наблюдать за загруженностью дорог в городе. Карта пробок в Волгограде составлена Яндексом по данным водителей.
Карта пробок в Волгограде обновляется раз в 2 минуты.
Вы можете видеть где затруднено движение в нашем городе (красный и желтый цвет), а где свободно.
Вы можете изменить масштаб(кликнув два раза) и изучить дорожную ситуацию подробнее.
Наведя на определенную улицу вы также можете посмотреть скорость движения автомобилей.
Автомобильный бич 21 века — это пробки. Эта проблема больше всего встречается в крупных оживленных городах и мегаполисах.
Пробки в Волгограде онлайн
И без того огромные пробки в Волгограде с каждым годом все больше увеличиваются, и поэтому транспортный вопрос должен быть поставлен на первые места проблем властей города. Официальные источники заявляют что с бюджета выделена большая сумма средств, предназначенная именно чтобы уменьшить количество пробок на дорогах. Также для разрешения этих проблем были задействованы различные организации которые имеют связь с интернет технологиями. Самые главные сервисы это Гугл и Яндекс, карты которых просматривают самая большая аудитория. К примеру, система Яндекс следит за состоянием дорог при помощи установленных видеокамер. Кроме этого работники этой корпорации прослеживают состояние того или иного участка дороги через системы управления за дорогами, видеокамер безопастности и т.п.
Но Яндекс в основном работает только в странах СНГ, иное дело служба Гугл, которая охватывает весь мир и показывает состояние дорог и дорожных пробок не только в России, но и на остальной территории планеты. При этом Гуглом пользуется значительно большая аудитория, чем Яндексом.
На этой странице любой водитель может легко ознакомится с онлайн расположением всех пробок на территории Волгограда и области. Это все указывается с помощью интерактивной карты, которая показывает места пробок, скорость движения автомобилей и саму причину затора на дороге.
Также состояние дорог можно просмотреть с помощью GPS-навигаторов, которые также берут данные в режиме онлайн с известных ресурсов и показывают месторасположение пробок находящихся возле вас и при этом всегда придумают маршруты, которые помогут объехать тот или иной затор. Но не только GPS имеет такую возможность, в любом современном телефоне есть такой же навигатор с теми же функциями что и портативное устройство для автомобиля.
Аварии, ДТП, наезды и простые волгоградские пробки чаще всего появляются на магистральных и шоссейных дорогах. Именно поэтому в первую очередь власти должны увеличить пропускную способность потока автомобилей через Волгоград.
В Волгограде есть огромная нехватка дорог и не только автомобильных, но и железнодорожных, поэтому дорожники должны проектировать и закладывать новые дороги высокого качества, что также позволят разгрузить дорожный поток. Еще разгрузить поток можно с помощью строительства разнообразных мостов, подземных переходов и туннелей. Но что самое интересное власти сейчас строят надземные переходы по причине дешевизны, а вот пешеходам это не особо нравится. Потому что такие мосты имеют большую протяжность и находятся на значительной высоте.
Пробки в Москве достигли девяти баллов в полдень в последнюю пятницу 2020 года — Москва
МОСКВА, 25 декабря. /ТАСС/. Ранний час пик на дорогах Москвы в последнюю пятницу уходящего года обусловлен увеличением числа поездок жителей в предновогодние дни и непогодой. Об этом сообщили ТАСС в пятницу в пресс-службе Центра организации дорожного движения (ЦОДД) правительства Москвы.
Загруженность автомобильных дорог Москвы на 12:30 мск 25 декабря достигла 9 из возможных 10 баллов, следует из данных сервиса «Яндекс.Пробки».
Там добавили, что в течение недели загруженность дорог в вечерние часы достигала девяти баллов. «Чтобы все успеть и никуда на опоздать, настоятельно рекомендуем сегодня оставить автомобиль дома и пользоваться городским транспортом», — заключили в ЦОДД.
Свободнее будет после 21:00 мск
По данным аналитиков ЦОДД и инновационного центра «Безопасный транспорт», 24 декабря на дорогах было около 3,3 млн автомобилей. Это на 2% или 70 тыс. единиц больше, чем неделей ранее. «Особенно сложно в центральной части города. В вечерний час пик в границах ТТК машин на этой неделе больше на 8-10 тыс., а число поездок в центр увеличилось на 20%», — сообщили в пресс-службе.
Там добавили, что в настоящее время затруднено движение на Таганской площади, Новом Арбате и участке Яузкий бульвар — ул. Солянка. На МКАД на развязке с Волоколамским шоссе, на Бесединском мосту (внутренняя и внешняя сторона), на 53-м км (в районе Марфино и Сколково) и на Северянинском путепроводе проводятся дорожные работы, которые также осложняют движение.
«Если без автомобиля не обойтись, можно воспользоваться услугами такси, на этой неделе они совершили на 16 тыс. больше поездок, или каршеринга, в этом сервисе плюс 1 тыс. поездок за неделю. Передвигаться на личном автомобиле будет удобнее после 9 часов вечера», — заключили в ЦОДД.
В новость были внесены изменения (13:07 мск) — добавлены подробности по тексту.
Как и почему образуются пробки на дорогах – Наука – Коммерсантъ
Моделирование транспортных потоков — хороший пример междисциплинарного исследования. Основные вопросы для исследования звучат довольно просто. Как и почему образуются пробки (заторы)? Как формируется картина загрузки улиц, которую мы видим в «Яндекс.Пробки»? Что такое равновесное распределение водителей по маршрутам (путям)? Как определить, сколько водителей хотят проехать из одного района в другой, то есть как формируются корреспонденции? Как корреспонденции влияют на равновесие?
Для математического ответа на эти и многие другие вопросы привлекаются различные разделы современной теории игр — в частности, популяционные игры загрузки и теории макросистем, рассматривающие эргодические марковские процессы и явление концентрации меры. Ниже на простых примерах мы постараемся ответить на эти вопросы и объяснить основные механизмы формирования равновесных конфигураций в транспортных сетях, привлекая внимание к более естественным, на наш взгляд, подходам, чем те, которые в настоящее время широко используются на практике.
Как образуются пробки
Начнем c первого вопроса: как образуются пробки? Следуя Ю. Е. Нестерову (российский ученый, работающий сейчас в Бельгии, один из самых известных специалистов в мире в области численных методов оптимизации, лауреат премий Данцига и фон Неймана; описываемый далее подход был предложен им совместно с А. Де Пальмой в 2000 году), рассмотрим следующий пример. Пусть есть два района 1 и 2, которые соединены двумя дорогами A и Б. При этом максимальная пропускная способность каждой дороги 2 тыс. автомобилей в час. При потоке меньше максимального время движения по дороге A — 1 час, а по дороге Б — 30 минут. Если же поток равен максимальному, то время проезда может быть любым (зависит от размеров пробки на дороге), но не меньше времени свободного проезда. Чтобы понять, как образуется пробка, будем постепенно увеличивать поток автомобилей из района 1 в район 2, то есть число автомобилей, которое хочет переместиться из района 1 в район 2 за один час. При маленьком потоке обе дороги не будут загружены и водители, стремясь уменьшить свои временные затраты, будут выбирать маршрут, проходящий по дороге Б. С увеличением потока из района 1, когда на дороге Б будет достаточно много водителей, из-за ограничения на пропускную способность на дороге Б начнет скапливаться пробка. Например, если на въезде в район 2 в конце дороги Б имеется светофор, на котором будет происходить рост пробки. Пробка будет расти до тех пор, пока водители не начнут терять в ней 30 минут. Тогда суммарные потери на каждой из двух дорог сравняются и водители, выезжающие из района 1, начнут использовать дорогу А.
Как распределить водителей по дороге
Рассмотрим теперь вопрос равновесного распределения водителей по маршрутам. Для этого предположим, что поток из района 1 в район 2 составляет 3 тыс. машин в час. Поскольку пропускная способность дороги Б составляет 2 тыс. машин в час, то по ней и едет не больше 2 тыс. машин в час. Если по ней будет ехать меньше 2 тыс. машин в час, то водители, выбирающие, проехать ли им по дороге Б за 30 минут или по дороге А за 1 час, выберут дорогу Б, тем самым увеличив поток на дороге Б. Если же по дороге Б едет ровно 2 тыс. автомобилей в час и они тратят на проезд 1 час из-за пробки, а оставшиеся 1 тыс. машин в час едут по свободной дороге А и тоже тратят на проезд 1 час, то система будет находиться в равновесии. Водителям будет невыгодно отклоняться от выбранного маршрута, так как это повлечет увеличение суммарных затрат. Такая ситуация, когда невыгодно отклоняться от выбранной стратегии (в данном случае стратегия — это выбор маршрута для проезда), называется равновесием по Нэшу.
Рассмотренная ситуация является ситуацией, когда эгоистически (рационально) настроенные агенты пользуются общим ресурсом. Без вмешательства регулятора это может приводить к неоптимальности системы в целом. Так, если бы по дороге А проезжала 1001 машина в час, а по дороге Б — 1999, то для водителей, едущих по дороге А, ничего бы не изменилось в смысле затрат. А вот водители, использующие дорогу Б, добирались бы в два раза быстрее. Таким образом, равновесие по Нэшу может быть неэффективно по Парето.
Отметим, что этот пример не только удачно показывает, что такое равновесие в транспортной сети, но и демонстрирует важный факт: понятие «равновесие» вовсе не означает (социальный) оптимум.
Пожалуй, самым известным примером этого наблюдения является игра «дилемма заключенного», неоднократно обыгрываемая в совершенно разных контекстах (политика, биология и т. д.; см., например, Р. Докинз «Эгоистичный ген»). Механизм борьбы с такими «эгоистичными» равновесиями — штрафы. Конкретно в данном примере можно взимать плату за проезд с дороги Б в размере стоимости 30 минут времени водителей.
На основе описанного выше принципа можно сформировать задачу линейного программирования (с числом переменных, равным числу ребер транспортного графа, и аналогичным числом ограничений), решение которой будет давать искомое равновесие в общем случае. Вычислительно получаемая таким образом задача оказывается не такой уж и сложной задачей даже для мегаполисов. Да и в плане данных, все, что требуется знать, это два числа по каждому ребру (участку дороги): пропускная способность и время свободного прохождения дороги (при разрешенной на этом участке скорости). Вся эта информация, как правило, выделяется из графа транспортной сети, полосности дорог и информации о светофорах. Также нужна матрица корреспонденций — информация о том, откуда, сколько и куда людей направляются в единицу времени.
Какие модели используются
В подавляющем большинстве пакетов транспортного моделирования используется модель, предложенная в 1956 году Beckmann, McGuire, Winsten, которую в литературе называют модель BMW, или модель Бекмана (см., например, Гасников А. В. и др.). В основе лежит тот же принцип поиска равновесия Нэша—Вардропа: каждый водитель выбирает для себя маршрут с наименьшими затратами, и равновесная конфигурация определяется таким распределением водителей по маршрутам, при котором никому не выгодно отклоняться от своего маршрута. Поиск равновесия сводится к решению задачи минимизации выпуклой функции, зависящей от затрат агентов на проезд по ребрам транспортной сети. Отличие от модели стабильной динамики состоит в том, что постулируется зависимость затрат времени на проезд по ребру от величины потока автомобилей на этом ребре.
Для определения этой зависимости используется простая физическая модель Танака, отражающая желание водителей, с одной стороны, двигаться как можно быстрее, а с другой стороны — безопасно. Возникает понятие безопасного расстояния между автомобилями как функции от их скорости в потоке. Расстояние в 2 м будет безопасным в пробке при движении со скоростью 5 км/ч, но не будет безопасным при движении со скоростью 100 км/ч. А именно, безопасное расстояние складывается из длины автомобиля, произведения времени реакции водителя на скорость автомобиля (это расстояние водитель пройдет, пока сообразит, что надо, например, затормозить) и слагаемого, пропорционального квадрату скорости. Квадрат скорости объясняется длиной тормозного пути (расстояние, которое проходит машина после торможения), определяемого, в свою очередь, переходом кинетической энергии в тепло за счет работы силы трения. Таким образом, у нас есть зависимость безопасного расстояния от скорости (1). Но безопасное расстояние есть величина обратная к плотности автомобилей (2). А скорость — это величина обратная к времени прохождения данного ребра (участка дороги) (3). В свою очередь, величина потока автомобилей (число автомобилей, проходящих в единицу времени через заданное сечение дороги) может быть вычислена как произведение скорости автомобилей (в потоке) на плотность (4). Таким образом, у нас есть пять величин: безопасное расстояние, плотность, скорость, поток, время и четыре соотношения между этими величинами, из которых можно найти искомую связь между временем прохождения ребра и потоком на ребре.
На практике используют упрощенную версию этой модели, называемую BPR-моделью. В наших исследованиях удалось показать, что эту функцию затрат можно параметризовать с помощью одного параметра так, что при стремлении этого параметра к нулю модель Бекмана переходит в модель стабильной динамики. На наш взгляд, модель стабильной динамики более адекватно отражает реальное поведение водителей, поскольку исходит из более простой входной информации.
***
В первой части мы постулировали, что корреспонденции известны. Но откуда они известны? Можно, конечно, их просто замерять, например, проводя опросы случайных респондентов. Однако по прошествии времени корреспонденции меняются, и хотелось бы знать модель, описывающую эти изменения.
Старые и новые модели
Первые такие модели (гравитационные, энтропийные) стали появляться в 60-е годы прошлого века (А. Дж. Вильсон «Энтропийные методы моделирования сложных систем»). Общая идея, заложенная в такие модели, довольно простая: люди стремятся работать ближе к месту жительства. Матрица корреспонденций зависит от того, сколько в каком районе мест жительства, рабочих мест и матрицы затрат (матрица стоимостей перемещений из одного района в другой). Совсем в вырожденном варианте модель расчета матрицы корреспонденций сводится к решению классической транспортной задачи линейного программирования (Толстой—Канторович—Гавурин) об организации наилучшей доставки товаров (водителей) из пунктов производства (мест жительства) в пункты потребления (рабочие места) с наименьшими суммарными затратами. Здесь, так же как и в части 1, при распределении водителей по путям каждый пользователь сети (в медленном масштабе времени) старается менять что-то в своей жизни так, чтобы ему стало лучше (например, быстрее добираться из дома на работу). И если бы все обладали абсолютно точной информацией о том, где какие есть условия для работы и для жизни, а также обладали бы возможностью часто менять жилье/работу, то мы и правда бы приближались в идеале к необходимости решать транспортную задачу, чтобы найти корреспонденции.
На практике же в такую идеализированную модель необходимо вносить поправки, связанные с ограниченной информированностью людей. А именно, считается, что каждый житель города имеет разную зашумленную информацию о том, где и какие условия (в модели распределения водителей по путям мы считали, что водители обладали точной информацией о том, какие затраты они будут нести, выбирая тот или иной маршрут; благодаря таким сервисам, как «Яндекс.2. Собрав разные мнения по одному и тому же району, житель ориентируется на наиболее критичные мнения (это в разной степени свойственно многим людям; другими словами, многие люди при оценке исходят из наихудших прогнозов, желая, таким образом, обезопасить себя в случае их реализации). За счет наличия шума в собираемых оценках каждый житель уже с ненулевой вероятностью (зависящей от T) может выбрать неоптимальный для себя район для жизни/работы. Все это в действительности приводит к тому, что равновесие в такой модели (теперь оно уже называется стохастическое равновесие Нэша, в литературе по теории игр также можно встретить название квантильное равновесие, равновесие дискретного отклика) следует искать не из решения транспортной задачи линейного программирования, а из решения энтропийно-регуляризованной транспортной задачи с коэффициентом регуляризации при энтропии, равным T (W. Sandholm «Population Games and Evolutionary Dynamics»).
В связи с вышенаписанным интересно заметить, что ряд специалистов в области численных методов оптимизации в числе одних из наиболее значимых достижений в области оптимизации за последние десять лет выделили наблюдение, экспериментально сделанное Марко Кутюри в 2013 году (Peyer G., Cuturi M. «Computational Optimal Transport»). Наблюдение состоит в том, что транспортные задачи линейного программирования (ЛП) намного эффективнее можно решать не с помощью соответствующих ЛП-солверов, а с помощью энтропийной регуляризации (как раз такой, как описано выше) и последующим применением к возникающей регуляризованной задаче алгоритма Синхорна (в транспортной литературе этот алгоритм использовался для расчета матрицы корреспонденций с 60-х годов прошлого века, и там этот метод получил название «метод балансировки» Брэгмана—Шелейховского; отличие от того, что предложил М. Кутюри, в том, что параметр T Кутюри выбирал сам должным образом (достаточно маленьким), а при расчете матрицы корреспонденций этот параметр отвечает за дисперсию шума в информации жителей города, и определяется этот параметр, как правило, из реальных данных путем калибровки (на него уже модель не строят)).
Неподвижная точка
Итак, выше мы ответили на вопрос о том, как формируется матрица корреспонденций и как эта матрица влияет на равновесное распределение потоков по путям. Казалось бы, тут можно ставить точку! На самом деле, правильно задавать еще и обратный вопрос: как равновесное распределение потоков по путям влияет на матрицу корреспонденций? В действительности тут получается порочный круг! Матрица корреспонденций, с одной стороны, определяет то, как распределяются потоки по путям, но, с другой стороны, чтобы посчитать эту матрицу, требуется знать матрицу затрат, которая формируется, исходя из равновесного распределения потоков по путям. Ведь чтобы знать, какие затраты будут на перемещение из одного района в другой, нужно знать, какая будет загрузка дороги. На практике этот гордиев узел разрубается следующим образом — ищется неподвижная точка. А именно, ищется такая пара (матрица корреспонденций и распределение потоков по путям), при которой выход одной модели дает вход другой, и наоборот. Собственно, современные многостадийные модели равновесного распределения потоков — это последовательная прогонка моделей Бекмана для блока распределения потоков по путям плюс энтропийная модель расчета матрицы корреспонденций, плюс модели расщепления пользователей (по использованию личного и общественного транспорта, по цели поездки и т. д. и т. п.; выше мы про это не писали, потому что идейно это не дает ничего нового относительно уже сказанного, впрочем, при желании посмотреть на простое объяснение модели расщепления передвижений на личном и общественном транспорте на том же самом модельном примере из двух районов можно рекомендовать модель М. Я. Блинкина, изложенную в приложении А книги Гасников А. В., Гасникова Е. В.). Прогонка (последовательные итерации) блоков модели осуществляется до тех пор, пока не будет стабилизации. На практике при должном выборе параметра T такую стабилизацию, как правило, можно наблюдать. Никаких теоретических объяснений для этого в таком варианте пока, насколько нам известно, не было.
***
Итак, в части 2 мы остановились на том, что для поиска равновесия в двухстадийной модели распределения транспортных потоков необходимо последовательно итерировать два блока, пока не будет наблюдаться стабилизация (выход на стационарный режим — неподвижную точку). То, что неподвижная точка существует,— известно, но вот то, что описанная процедура будет сходиться к этой неподвижной точке, пока не было строго обосновано.
В докторской диссертации А. В. Гасникова (руководитель — член-корреспондент РАН профессор А. А. Шананин, научный консультант — профессор Ю. Е. Нестерова) обоснование такой конструкции было дано. Точнее говоря, была предложена альтернативная схема, которая гарантированно сходится к нужной неподвижной точке. Причем сходится быстрее и на практике (во всяком случае, в тех экспериментах, которые удалось провести). Достаточно интересно, на наш взгляд, тут то, как именно эта схема родилась.
Складываем все вместе
Мы не случайно описали в первых двух частях два главных блока (модель распределения потоков по путям и модель расчета матрицы корреспонденций) в едином эволюционном ключе. Собственно, раньше на модель расчета матрицы корреспонденций так не смотрели. И та и другая модель на самом деле формализуются с математической точки зрения как равновесия в популяционных марковских динамиках «наилучших» ответов. В случае моделей Бекмана и стабильной динамики (последнюю модель в таком контексте, естественно, интерпретировать как частный случай модели Бекмана с вырожденными затратами: фиксированными до пропускной способности и бесконечными после) это и правда динамика наилучших действий (реакций) водителей на информацию о распределении водителей по путям с прошлой итерации (вчерашнего дня), а вот в случае динамики по расчету матрицы корреспонденций под «наилучшей» следует понимать так называемую логит-динамику, отражающую отмеченную в части 2 недоинформированность водителей и возможность принять в том числе не наилучшее решение, исходя из того, что было на прошлой итерации. Что тут понимается под равновесием? Динамики стохастические. Со временем они выходят на стационарное распределение (эргодическая теорема), а с ростом числа агентов (водителей) эти стационарные распределения концентрируются (явление концентрации меры, а в более классической терминологии это также можно называть центральной предельной теоремой) около определенных макросостояний. Собственно, отмеченные макросостояния и будут равновесия. А функции, которые необходимо было минимизировать для поиска этих равновесий, с одной стороны, будут функциями, характеризующими концентрацию стационарных мер этих динамик (такие функции называют функционалы Санова), но в то же самое время эти функции будут в среднем монотонно убывать на траекториях этих динамик (специалисты по дифференциальным уравнениям называют такие функции функциями Ляпунова). Таким образом, получается, что те «вариационные принципы», которые лежат в основе описанных выше моделей, имеют вполне естественную природу. С учетом приведенной здесь интерпретации целевых функционалов в описанных моделях интересно заметить, что аналогичным образом в статистической физике смотрят на функционал энтропии термодинамической системы (Больцман, Гибсс).
Собственно, для чего все это мы сейчас привели? Для того чтобы пояснить главную идею, как можно получить эквивалентный способ поиска неподвижной точки в многостадийной транспортной модели, не прибегая к методу простой итерации. А именно, поскольку каждая из описанных моделей-блоков имеет такую эволюционную природу и эти модели «живут» в разном масштабе времени, может быть, можно рассмотреть эти динамики не по отдельности, а вместе (наложенными друг на друга, как в реальной жизни)? Даст ли это что-то?
Ну если мы верим в то, что достаточно неплохо описали реальность, то, наверное, мы вправе надеяться, что это что-то даст. Так оно и есть на самом деле. Оказывается, что в такой уже более сложной динамике с использованием теоремы Тихонова о разделении времен (точнее, стохастического варианта этой теоремы; в литературе также можно встретить близкие концепции, среди которых отметим принцип подчинения Хакена) также можно получить все то, что мы делали выше для каждого из блоков в отдельности. Таким образом, получается целевой функционал (довольно сложной минмакс структуры; мы здесь не будем на этом останавливаться подробно, детали см. в книге Гасников А. В., Гасникова Е. В.), минимизация которого и дает искомое равновесие (неподвижную точку). Но в отличие от предыдущего подхода за счет того, что этот функционал получается выпуклым, можно строго обосновать интересующую нас сходимость к равновесию и изучать вопросы его единственности. Но самое главное тут то, что, сводя задачу поиска равновесия к задаче минимизации выпуклой функции, мы гарантированно можем находить настоящее равновесие с полным теоретическим контролем сложности этой задачи (см., например, Гасников А. В. «Современные численные методы оптимизации. Универсальный метод градиентного спуска»). Отметим также, что в отличие от упомянутого выше сюжета, связанного с энтропийной регуляризацией, в котором «природа» подсказала то, как стоит численно решать задачу, тут имеет место обратная ситуация. «Природа», ну а точнее, наше понимание ее, устроена тут так, что динамика модели расчета матрицы корреспонденций происходит в медленном времени (годы), и под нее подстраивается динамика распределения потоков по путям (дни—недели). Таким образом, можно было бы ожидать, что и на практике следовало бы делать несколько итераций метода, который ищет равновесное распределение потоков по путям (решает соответствующую задачу), а потом одну итерацию по модели расчета матрицы корреспонденций (там решается уже другая задача оптимизации) и т. д. На самом деле, удалось строго доказать, что описанный выше подход полностью доминируется в вычислительном плане обратным подходом, когда на одну итерацию модели равновесного распределения потоков по путям приходятся несколько итераций по модели расчета матрицы корреспонденций.
Практическое применение
Все, что выше описано, было численно проверено на ряде американских городов (данные по которым удалось найти в свободном доступе). Мы думаем, что настал подходящий момент попробовать все это применить в должном объеме к ряду российских городов. Наши исследования на регулярной основе поддерживаются различными научными грантами. В частности, в данный момент мы работаем по гранту РФФИ 18–29–03071 мк (руководитель — профессор Е. А. Нурминский, известный специалист в области транспортного моделирования в России). Однако хотелось бы отметить проблему нехватки данных для моделирования. Надеемся, что данные заметки обратят внимание не только на научные вопросы, связанные с тем, как моделировать и считать, но и на то, где и как брать для этого данные. Ведь чем системнее будут данные, тем надежнее и точнее могут быть расчеты и польза от них.
Александр Гасников, д.ф.-м.н., доцент МФТИ, в.н.с. ИППИ РАН, профессор ВШЭ; Павел Двуреченский, к.ф.-м.н., с.н.с. ИППИ РАН
Яндекс.Пробки: как работают и как правильно пользоваться на компьютере, iOS и Android
В 2018 году Яндекс поглотил компанию «СМИлинк», предоставлявшую информацию о дорожной обстановке для сервиса «Пробки в Москве», а спустя год функционал был интегрирован в Яндекс.Карты. С тех пор жители более чем 40 городов России и нескольких десятков зарубежных населенных пунктов активно используют сервис для построения маршрутов в объезд заторов.
Что такое Яндекс.Пробки
Для кого-то это просто полезный функциональный слой на Яндекс.Картах, а для некоторых — своеобразная социальная сеть, которую можно использовать параллельно с картами Google, например. Прямое назначение «Пробок» — оценивать и прогнозировать дорожную ситуацию для населенного пункта в целом и для каждого отдельного участка дороги отдельно.
ПО ТЕМЕ: Яндекс.Навигатор без Интернета (офлайн): как пользоваться на iPhone и iPad.
Система баллов Яндекс.Пробках, что лучше 1 или 10?
Взглянув на Яндекс.Карты с активированным слоем «Пробки», водитель видит город в оттенках от зеленого к красному, каждый из которых соответствует оценке скорости движения в баллах от 1 до 10, где 1 (зеленый) — дороги полностью свободны, 10 (красный) — проще припарковать автомобиль и двигаться пешком.
Для каждой улицы, проулка или шоссе выставляется собственная оценка.
Система баллов индивидуальна для каждого города и для каждой дороги. Средняя скорость движения в 25 км/час для узкого переулка в центре Москвы — норма, а для кольцевой дороги провинциального города — это затор.
Загруженность дорог в Яндекс.Картах
1 — Дороги свободны;
2 — Дороги почти свободны;
3 — Местами затруднения;
4 — Местами затруднения;
5 — Движение плотное;
6 — Движение затрудненное;
7 — Серьезные пробки;
8 — Многокилометровые пробки;
9 — Город стоит;
10 — Пешком быстрее.
ПО ТЕМЕ: Проверка автомобиля по ВИНу, или как узнать историю и СТС, ПТС при покупке машины.
Откуда Яндекс.Пробки узнают о пробках?
Чтобы составить карту пробок в городе, не обязательно рассаживать по деревьям и столбам наблюдателей с биноклями и рациями, гораздо проще воспользоваться данными GPS/ГЛОНАСС, которые предоставляют сами пользователи, включившие на своих смартфонах, планшетах и навигаторах режим «Сообщать о пробках». Кроме того, данные поступают от многочисленных автомобилей компаний-партнеров, оснащенных GPS-трекерами.
Помимо вышеперечисленных способов получения данных о пробках, сами автомобилисты могут вручную сообщать сервису дополнительную информацию об авариях и ремонтных работах на дороге.
ПО ТЕМЕ: 7 аксессуаров для iPhone и iPad, которые нужно иметь в каждом автомобиле.
Как включить Яндекс.Пробки
Чтобы активировать слой пробок на Яндекc.Картах на компьютере, следует нажать на иконку в виде светофора.
В мобильном приложении Яндекс.Карты (ссылки в конце статьи) пробки отображаются по нажатию иконки с изображением светофора в левом верхнем углу.
В приложении Яндекс.Навигатор (ссылки в конце статьи) аналогичная кнопка расположена справа вверху.
Как прогнозировать Пробки?
Собирая подробную статистику о загруженности дорог на протяжении многих лет, сервис «Пробки» научился прогнозировать заторы (работает только в веб-версии Яндекс.Карт), которым свойственна временнАя закономерность. Например, Яндекс может подсказать водителю в незнакомом городе, какие улицы будут перегружены в «час пик».
Для этого активируйте Яндекс.Пробки, в колонке слева нажмите кнопку-ссылку «сейчас», а затем кликните пункт «Выбрать день».
Откроется календарь, в котором можно выбрать для отображения прогнозируемую загруженность дорог в любой день.
ПО ТЕМЕ: Карты Google Maps на iPhone без интернета — как пользоваться.
Общение
Особенностью Яндекс.Пробок является раздел «Разговорчики», в котором водители сообщают о различных дорожных ситуациях, не попавшим в сводку, а также общаются на свободные темы в довольно своеобразной манере.
ПО ТЕМЕ: Из 12 В делаем 220 вольт в авто, или как заряжать ноутбук в автомобиле (и не только).
Где смотреть Яндекс.Пробки
Активировать функцию «пробки» можно в Яндекс.Картах на компьютере, используя любой браузер, или на мобильном устройстве с установленным iOS- и Android-приложением Яндекс.Карты или Яндекс.Навигатор. Кроме того, дорожную ситуацию со ссылкой на Яндекс сообщают на большинстве радиостанций и многих телеканалах. Функционал «Пробки» также может интегрировать в свой веб-сайт каждый желающий, воспользовавшись специальным API для разработчиков.
Смотрите также:
NAVITEL — Онлайн-сервисы
Информация о заторах на дорогах, особенно в крупных городах, часто бывает крайне необходима для планирования оптимального маршрута.
Программа «Навител Навигатор» благодаря услуге «Навител.Пробки» позволяет загружать актуальную информацию о движении на дорогах непосредственно на навигатор в режиме реального времени и отображать эту информацию на экране навигационного устройства с помощью различных цветов:
красный цвет — пробка;
оранжевый цвет — движение затруднено;
желтый цвет — движение плотное;
зеленый цвет — благоприятная дорожная ситуация.
Данная информация не только отображается на карте, но и учитывается при автоматическом построении маршрута. Маршрут, проложенный с учетом пробок, может быть несколько длиннее, но при этом проходить по наименее загруженным магистралям. Программа будет учитывать как максимально возможную скорость передвижения на различных участках маршрута, так и пользовательские настройки приоритета минимального времени или кратчайшего пути.
Иконка с информацией о загруженности дорог, расположенная на панели инструментов, меняет цвет в зависимости от того, насколько актуальны данные о пробках:
зеленый — актуальная информация;
желтый — информация о загруженности дорог не обновлялась в течение длительного времени;
красный — проблемы с доступом к услуге, возможно, нет связи.
На иконке также указывается значение загруженности дорог в баллах: 1 балл — все дороги свободны, 9 баллов — по большинству дорог движение затруднено.
Подобные услуги существуют уже давно, но они представлены только в крупнейших городах и предоставляются на платной основе. И это не удивительно – для мониторинга загруженности движения нужна достаточно сложная инфраструктура, включающая в себя камеры на дорогах, компьютерные системы анализа и многое другое.
Одной из основных задач компании АО «ЦНТ» с начала разработки программы «Навител Навигатор» является постоянное совершенствование метода обработки данных скорости транспортных потоков и одновременное снижение трафика при обмене данными с пользователями. На данный момент эта задача успешно решается, в результате чего качество информации о пробках, предоставляемой пользователям программы «Навител Навигатор» на всей территории покрытия, быстро растет при минимальном объеме трафика. Данные о движении на дорогах от NAVITEL® регулярно передают Российский информационный канал «Россия-24», ведущие радиостанции, а также многие интернет-порталы.
Благодаря огромному количеству активных пользователей навигационной системы «Навител Навигатор», большинство которых пользуется данной услугой, NAVITEL® предоставляет максимально оперативные данные о пробках, обновляя их каждые 2 минуты. Точность данных о пробках в крупных городах также максимально высока – до 90%, что показали независимые тестирования, проведенные такими изданиями, как «Компьютерра» и «Мобильные Новости».
Данная услуга предоставляется на бесплатной основе на значительно большей, по сравнению с аналогами, территории покрытия: данные о загруженности дорог доступны для всех регионов, где представлена программа «Навител Навигатор» и где есть значительное число ее активных пользователей.
вся информация об уличных пробках
| Карта города Кирова |
|---|
Сервис на сайте navyatke.ru представляет интерактивный дорожный справочник для кировчан. Карта Кирова покажет кратчайший маршрут и предупредит об уличных пробках.
Портал navyatke.ru содержит удобную интернет-карту с подробной детализацией вплоть до улиц и домов. Карта масштабируется, и на ней легко можно найти как отдельный адрес в незнакомом районе, так и проложить маршрут для городского или общественного транспорта.
Дороги Кирова составляют в длину 562 километра и по опыту можно сказать, что пробка может возникнуть на любом из них. Карта Кирова покажет заторы на дорогах и подскажет длину пробки и скорость, с которой движется поток автомобилей. Отдельно указаны места ДТП с описанием аварии и рекомендациям по ходу движения.
Онлайн-справочник с информацией о пробках будет полезна и тем, кто предпочитает общественный транспорт, ведь так можно посмотреть, стоит ли сегодня выходить из дома пораньше, чтобы не опоздать на работу или же дороги свободны.
Киров находится неподалёку от федеральных автомагистралей и сам по себе является крупным транспортным узлом. Поблизости проходит федеральная трасса А119, а сам город пересекают две линии Транссибирской железнодорожной магистрали. Интерактивная карта Кирова может пригодиться всем, кто приезжает в город по работе и незнаком с окрестностями.
Удачи на дорогах и будьте осторожны!
На сайте используются материалы ИА «Новости 43» (СМИ зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций, рег. номер ИА №ФС77-77150). 610017, Россия, город Киров, улица Ленина, д.102-Б, e-mail: [email protected] Редакция не несет ответственности за содержание материалов раздела «Блоги» и комментариев пользователей. Авторские блоги и комментарии пользователей выражают личное мнение авторов блогов и посетителей сайта.
Как проверить трафик на Google Maps 2 способами
- Чтобы проверять трафик на Google Maps, вы можете включить наложение трафика.
- Не для всех улиц или регионов на Картах Google есть данные о загруженности дорог, поэтому это наложение может работать не везде.
- Когда вы намечаете маршруты на автомобиле, вы автоматически видите уровни загруженности на этом маршруте.
- Посетите техническую библиотеку Business Insider, чтобы узнать больше.
Google Maps — одно из самых популярных приложений в мире, и не зря — оно работает очень хорошо.
Однако не все функции одинаково легко найти. Карты Google позволяют, например, видеть уровень дорожного движения вокруг вас, но эта функция несколько скрыта.
Во многих городах Google будет отображать текущие уровни трафика с помощью системы цветного кодирования: зеленый цвет означает легкую загруженность, желтый — умеренную, оранжевый — интенсивную, а красный — серьезную загруженность.
Несмотря на то, что при планировании поездки на автомобиле к конкретному пункту назначения вы автоматически увидите движение по запланированному маршруту, это цветовое кодирование не распространяется на улицы, не входящие в ваш маршрут. Но в Google Maps есть «оверлей», в котором вы можете видеть эти уровни трафика повсюду.
Как проверить трафик в мобильном приложении Google Maps1. Запустите приложение Google Maps на телефоне.
2. Коснитесь значка наложения. Он имеет форму стопки квадратов и находится в правом верхнем углу карты под быстрыми ссылками.
3. Во всплывающем разделе «Сведения о карте» нажмите «Пробки».
Используя мобильное приложение, вы можете включить просмотр трафика с помощью значка Overlay.Дэйв Джонсон / Business InsiderПоявится наложение трафика; Любые дороги, на которых есть информация о дорожном движении, будут обозначены цветом зеленого, желтого, оранжевого и красного цветов, чтобы обозначить возрастающий уровень трафика. Если вы ничего не видите, данные о трафике недоступны или ваше интернет-соединение может быть недостаточно быстрым.
Если вы включите наложение трафика, вы можете видеть текущий уровень трафика на улицах и шоссе по всему городу.Дэйв Джонсон / Business Insider Как проверить трафик на Google Maps в веб-браузере1. Откройте в веб-браузере Карты Google.
2. Щелкните меню гамбургера (три строки в верхнем левом углу экрана), чтобы увидеть меню.
3. Щелкните «Трафик».
Вы можете включить наложение трафика из меню в веб-браузере. Дэйв Джонсон / Business InsiderПоявится наложение трафика; Любые дороги, на которых есть информация о дорожном движении, будут иметь цветную кодировку зеленого, желтого, оранжевого и красного цветов, чтобы обозначить возрастающий уровень трафика.Если вы ничего не видите, данные о трафике недоступны.
Карты Google, движение и дорожные условия
Найти места по-прежнему не так уж сложно, если у вас есть карта местности, но мы пока не можем узнать о дорожных условиях без чьей-либо помощи. Google Traffic сделает это за вас; Google Map ™ с условиями движения . Найдите любое место в более чем 50 странах по всему миру, чтобы узнать о загруженности дорог в реальном времени.Нажмите здесь, чтобы увидеть подробную информацию о Как проехать .
Используйте меню «Выбрать вид» в правом нижнем углу карты для отображения условий дорожного движения , дорожных заграждений, дорожных происшествий, спутниковых карт, карт местности и общественного транспорта .
Карта движения и дорожные условия в реальном времени
Обратите внимание, что на данный момент мы не можем предоставить вам Карты движения Google и условия движения в реальном времени. А пока мы предлагаем вам Здесь условия движения в реальном времени , которые вы можете видеть на карте выше, или мы рекомендуем вам попробовать Waze;
Получите маршруты проезда , карту движения в реальном времени и оповещения о дорогах с помощью Google ™ и Waze.Сэкономьте время и деньги, катаясь вместе с самым обширным сообществом водителей: карты Waze и маршруты проезда.
Какие цветные линии представляют карту трафика?
Цветные линии, представляющие условия движения на основных автомагистралях или улицах, относятся к скорости, с которой можно двигаться по этой дороге.
- Ужасающие красные линии на карте означают, что движение по шоссе составляет менее 25 миль / 40.2 км в час и может указывать на аварию или затор на этом маршруте.
- Желтые линии на карте указывают на то, что трафик движется быстрее, от 25 до 50 миль / от 40,2 до 80,46 км в час.
- Зеленые линии на карте трафика указывают на движение со скоростью 50 миль / 80,46 км в час или более.
- Если вы видите серые линии на карте, это означает, что в данный момент нет информации о загруженности дорог.
- Линия Красно-черный на карте указывает на чрезвычайно медленное или остановленное движение
Если вы смотрите на движение на городских улицах, где ограничения скорости намного ниже, чем на автострадах, цвета приобретают более относительный смысл.В этом случае красные (или красно-черные) линии указывают на медленное движение и общую загруженность, в то время как желтый цвет означает, что движение немного лучше, но все же не лучшее для вашего направления движения, а зеленый цвет означает условия движения. хорошо.
Зеленая часть — самая быстрая, а темно-красная — медленное движение. Если вы видите красный цвет на большей части маршрута, избегайте его, проверьте альтернативные направления и следуйте по нему.
Как Google Maps ™ ускоряет и упрощает навигацию по вашему миру?
Эта карта трафика от Google ™ — это бесплатная услуга, доступная для общественности 365 дней в году, 24 часа в сутки, семь дней в неделю.Его цель — помочь вам принимать обоснованные решения о вашем путешествии, предоставляя актуальную информацию о текущих дорогах и прогнозируемых условиях дорожного движения. С помощью этого онлайн-приложения Traffic Map от Google ™ вы можете увидеть, есть ли на вашем маршруте какие-либо значительные задержки или пробки. Если это так, вы можете принять решение, которое, надеюсь, избавит вас от неожиданных очередей в машине. Вкратце: это может означать, что вы решили ехать в другое время или выбрать другое направление движения.
Как работает сервис Google Traffic Map ™?Плотность трафика собирается с помощью краудсорсинга от пользователей смартфонов с помощью Google Maps ™ на маршруте мобильного приложения. Вкратце, Google ™ анализирует определяемые GPS местоположения, передаваемые большим количеством пользователей смартфонов. Вычисляя скорость пользователей по всей длине дороги, Google ™ может создать карту Google Map ™ для движения в реальном времени.
Где я могу использовать сервис Google Traffic Map ™?Google Traffic ™ — это функция на Google Maps ™, которая отображает в реальном времени условия дорожного движения на основных дорогах и автомагистралях в более чем 50 странах мира.
Как Google распознает пробки на картах
Берлинский художник Саймон Векерт недавно «взломал» Google Maps, заполнив красный вагон 99 iPhone с Google Maps и перетащив его по городу, чтобы обмануть службу, заставив думать, что там была пробка. не один.
Это хитрый трюк, но он вызывает вопросы о том, как Google Maps отслеживает и реагирует на данные, которые он собирает, в обычных условиях дорожного движения. Если можно обмануть Карты Google, используя кучу старых iPhone и тележку, всегда ли можно быть уверенным в точности приложения? Исходя из того, что мы знаем об алгоритме Google Map и реакции компании на возникшую у Weckert пробку на дорогах, мы можем ответить: да, по большей части.
Как пробки отображаются на Google Maps
Google Maps постоянно обновляется на основе анонимно отслеживаемых пользовательских данных, датчиков трафика и спутниковых данных, чтобы приложение отображало наиболее точные условия дорожного движения.
Если вы когда-нибудь пользовались Google Картами, то наверняка видели улицы зеленого, оранжевого или красного цвета. Зеленые дороги означают, что движение движется нормально, а оранжевый и красный — замедление. Замедления появляются, когда пользователи в режиме навигации в настоящее время движутся на этом участке дороги с меньшей скоростью, чем обычно, и применяются Google автоматически.Однако, как только другие дайверы, использующие Карты Google, смогут пройти через этот район с нормальной скоростью, Google уберет статус замедления для этой области, даже если другие пользователи по-прежнему будут двигаться медленнее.
Неясно, сколько пользователей, которые работают медленнее, чем обычно, необходимо, чтобы Карты Google зарегистрировали это как медленное движение, но согласно отчету 9to5Google об эксперименте Векерта с пробками, достаточно было всего лишь одной машины, проехавшей мимо него на нормальной скорости, чтобы отменить Состояние пробки вызвано его универсалом айфонов.Тем не менее, похоже, что Google Maps игнорирует, когда многие пользователи бездействуют. Повозка Векерта должна была двигаться, чтобы Карты Google могли видеть пробку, хотя почти 100 телефонов находились в режиме навигации и не двигались. Как долго автомобиль должен простаивать, прежде чем его игнорируют, неясно; очевидно, что Google Maps заметит, если несколько пользователей остановятся на шоссе, и сообщит об этом как о замедлении, но если группа людей припаркована в гараже и просто случайно включен режим навигации, вы, вероятно, не увидите любые пробки, перечисленные в этом районе.
G / O СМИ могут получить комиссию
Интересно, что не ко всем автомобилям относятся одинаково. Карты Google могут отличить автомобиль, мотоцикл и другие транспортные средства (по крайней мере, в определенных странах и регионах). Таким образом, даже несмотря на то, что дерзкий скутер может пробираться через пробку, Карты Google могут — в некоторых случаях — распознать, что движение меньшего транспортного средства не обязательно означает возобновление обычных условий движения.
Несчастные случаи, строительство и другие дорожные происшествия
Карты Google также обновляют отчеты о дорожной обстановке на основе ввода данных пользователя в дополнение к пассивному анонимному отслеживанию местоположения и движения, чтобы поддерживать актуальность условий.
Об авариях, зонах строительства, скоростных ловушках и других предупреждениях можно сообщать в Google Maps, и чем больше пользователей сообщают об предупреждении, тем быстрее оно отображается на карте для других и потенциально помогает им избежать замедления и найти лучшие маршруты, если необходимо. Ранее мы рассказывали, как это сделать на Android и iOS, но вот как сообщать о дорожных происшествиях и замедлениях в Google Maps, если вы незнакомы:
- В режиме навигации Google Maps нажмите «+» Значок (третий значок внизу в правом меню).
- Нажмите значок типа инцидента, о котором вы хотите сообщить. Следуйте инструкциям на экране, чтобы завершить отправку.
- Приложение начнет добавлять отчет на карту, хотя у вас есть короткое окно обратного отсчета, чтобы отменить отчет, если вы хотите отменить.
Расчет маршрутов и расчетного времени прибытия
Google сравнивает скорости своих пользователей с информацией об ограничении скорости, чтобы рассчитать приблизительное время прибытия. По сути, это зависит от того, насколько быстро вы на самом деле двигаетесь, с какой скоростью должен двигаться в зависимости от ограничений скорости, с какой скоростью едут другие водители и регулирует, как и насколько далеко вы должны двигаться по маршруту, чтобы определить ваше расчетное время прибытия.
Карты Google также сопоставляют условия, сообщаемые пользователями, и другие данные о дорожном движении, отслеживаемые с вашим маршрутом и текущей скоростью, и корректируют время вашего прибытия, если обнаруживают замедление или другие происшествия на вашем маршруте. Как только приложение определит серьезность и продолжительность замедления, оно предупредит пользователей, чьи маршруты затронуты, и предложит альтернативные направления, если в конечном итоге они окажутся быстрее.
Однако предложения Google Maps не всегда идеальны. Алгоритм может реагировать только на самые свежие данные и делать предположения — он, конечно же, не может предсказать будущее — поэтому изменение маршрута не всегда будет быстрее (или необходимо).Тем не менее, вы можете быть достаточно уверены в том, что приложение предоставляет вам самую свежую информацию.
Художник создает фальшивую пробку с помощью приложения Google Maps
- Берлинский художник Саймон Векерт (Simon Weckert) нашел способ превратить зеленые улицы в красные в приложении Google Maps, чтобы отговорить пользователей приложения посещать эти улицы, тем самым резко снизив посещаемость этих улиц по своему желанию.
- Weckert справился с этим с помощью 99 смартфонов, на которых установлено приложение. Этот вид взлома существует еще с 2014 года.
- Трюк Векерта был призван продемонстрировать силу таких сервисов, как Google Maps, в городских районах.
Карты Google изменили способ вождения. Он создал цифровую пошаговую систему, которая по сути бесплатна. Это неоценимая помощь, благодаря участию бесчисленного множества пользователей, которая помогает нам добраться до места назначения как можно быстрее. Именно этот социальный аспект приложения и сервиса использовал берлинский художник Саймон Векерт с помощью всего лишь фургона и 99 смартфонов.
Векерт бродил по улицам Берлина с красным фургоном и 99 смартфонами, на которых были запущены Google Maps. Когда он блуждал по улице, алгоритм Google обнаружил, что 99 автомобилей очень медленно движутся по дороге, и установил красный цвет для дорожного движения. На самом деле это довольно простой способ, если у вас достаточно устройств.
Этот трюк призван подчеркнуть, насколько мощными сервисами, такими как Google Maps, являются городские районы. Сервисы Google Maps и Waze используются не только для поездок на работу, но и для множества других сервисов, таких как приложения для доставки и вызова пассажиров.Если какое-либо приложение сообщает водителям, что нужно ехать по определенному участку дороги, который обычно может быть тихим районом, это может изменить повседневный опыт тех, кто живет на этой дороге.
Этот контент импортирован с YouTube. Вы можете найти тот же контент в другом формате или найти дополнительную информацию на их веб-сайте.
Тихая дорога, где родители чувствовали себя в безопасности, позволяя своим детям кататься на велосипедах, внезапно превратилась в переулок, заполненный пригородными поездками, потому что приложение сообщило водителям, что именно сюда им следует ехать, чтобы добраться домой на пять минут раньше.
Хакер Векерта, хоть и увлекательный и предназначенный для того, чтобы зажечь разговор, не новость. Еще в 2014 году жители Лос-Анджелеса пытались обманом заставить Waze поверить в то, что дороги перед их домами были забиты, чтобы район не стал кратчайшим путем для тех, кто едет на работу и с работы.
Совсем недавно Министерство транспорта Лос-Анджелеса в рамках пилотной программы попыталось разработать план по ограничению переулков, которые Waze и другие службы рекомендуют водителям.Город привел недавний пример, в котором приложение перенаправляло водителей с межштатной автомагистрали 405 во время пожара, отправляя их на улицы района, которые также были окружены огнем и подлежали обязательной эвакуации.
Apple и Tom-Tom согласились участвовать в программе, Google отказался от участия.
Это возвращает нас к Векерту. Он может быть художником с скрипучим фургоном и кучей старых смартфонов, но он также просто дал бдительным на дороге знания, необходимые им, чтобы они могли делать то, что не могут сделать города, а Google — не делать.
Этот контент импортирован из {embed-name}. Вы можете найти тот же контент в другом формате или найти дополнительную информацию на их веб-сайте.
Этот контент создается и поддерживается третьей стороной и импортируется на эту страницу, чтобы помочь пользователям указать свои адреса электронной почты. Вы можете найти больше информации об этом и подобном контенте на сайте piano.io.
Художник использовал 99 телефонов, чтобы подделать пробку на картах Google
«Что меня действительно интересует, так это связь между технологиями и обществом и влияние технологий, как они формируют нас», — говорит Векерт.Он цитирует философа Маршалла Маклюэна: «Мы формируем наши инструменты, а затем наши инструменты формируют нас». «У меня сейчас ощущение, что технологии не адаптируются к нам, все наоборот».
Карты Google предоставляют особенно наглядный пример такой взаимосвязи. Это не только закрытая система с небольшой прозрачностью в отношении того, какие данные ей передаются и как они используются, но и карты Google также уникальным образом формируют физический мир. Если он обнаружит пробку — настоящую или сфабрикованную — он может перенаправить транспортные средства на менее проходимые улицы, в свою очередь создавая нагрузку на инфраструктуру, которая не была построена для дополнительных объемов.«Я вижу довольно интересный конфликт между инфраструктурой, городами и новыми технологиями», — говорит Векерт. «Между ними есть трения».
Отчасти поэтому Векерт проводил некоторое время на одном из берлинских мостов, где узкие места часто возникают даже без художественной помощи. Но он также исследовал еще один уровень влияния Google, проехав на своей тележке перед штаб-квартирой компании в городе.
«Если вы встанете перед ним, вы не заметите, что это штаб-квартира Google», — говорит Векерт.Изначально компания планировала создать технологический кампус в берлинском районе Кройцберг, но отказалась в 2018 году после продолжительных протестов сообщества. Свой нынешний офис он открыл чуть больше года назад. «Никто практически не догадывался, что они приехали в Берлин. Ключевой вопрос заключается в том, что это отразится на районе », — говорит Векерт, которого беспокоит рост арендной платы и стоимости жизни.
Предоставлено Саймоном ВекертомВекерт исследовал взаимосвязь цифрового и физического в своей предыдущей работе, включая взгляд на то, как Карты Google рисуют различные границы в зависимости от того, где вы живете, и того, что предпочитает ваше правительство.Но никто не добился такого внимания, отчасти потому, что он впервые продвигает что-либо за пределами своего собственного веб-сайта.
«Я не фанат социальных сетей. По сути, я гораздо больше старался держаться подальше от этого », — говорит Векерт. (Что, ну, вы, наверное, догадались по его работе.) «Дело в том, что мне было совершенно ясно, что этот проект станет вирусным. Это было ясно с самого начала ».
Когда Векерт опубликовал проект на своем веб-сайте почти месяц назад, он не вызвал особого интереса.Затем в субботу он впервые опубликовал об этом в Твиттере, который на сегодняшний день имеет более 14 000 ретвитов. В течение нескольких дней его взлом Google Maps взорвался.
Это привлекает внимание, потому что это весело. Но это также служит необходимым напоминанием о том, что системы, которые люди принимают как должное, включают в себя входы и выходы, и что они сами иногда являются и тем, и другим. Это показывает, насколько просто обмануть продукт, которому люди очень доверяют. И это показывает, что карты не нейтральны ни в их создании, ни в их интерпретации.
Неплохо для прогулки с маленькой красной тележкой и несколькими десятками телефонов.
Другие великие истории WIRED
Берлинский художник Саймон Векерт создает виртуальную пробку на Google Maps
Но в данном случае пробка, очевидно, была работой Саймона Векерта, художника из Берлина. Он называет это «взломами Google Maps» — перформанс, призванный продемонстрировать всепроникающее, реальное влияние современных технологий.
«Люди пытаются подумать и начать говорить о том, что значит пользоваться этими услугами в повседневной жизни?» 30-летний Векерт сообщил The Washington Post.«И как они формируют нашу повседневную жизнь и как в целом они формируют наше повседневное общество».
Карты Google, Apple Maps и Waze внесли свой вклад в формирование общества с момента появления смартфонов в начале 2000-х годов. Пытаясь помочь водителям передвигаться быстрее, они превратили когда-то тихие жилые улицы в шумные сквозные маршруты. По словам некоторых исследователей, они также могли ухудшить общий трафик, обременяя некоторые маршруты заторами, для поддержки которых они не были созданы.
Многие люди пытались обмануть систему.The Post сообщила об одном из них в 2016 году: в Такома-парке, штат Мэриленд, человек по имени Тимоти Коннор был разочарован тем, что люди, вооруженные приложениями, прорезали его район. В «партизанской контратаке» он каждый день запрыгивал на Waze в час пик, ложно сообщая об авариях и скоростных ловушках, пытаясь увести водителей.
Его война с Waze была недолгой: приложение в конце концов выгнало его.
«Это не помогло, и в течение двух недель они перестали появляться на карте все вместе», — сказал тогда Коннор.«Они были на мне».
Если такие трюки не являются чем-то необычным, Векерт уникален в том, что выполняет их ради искусства. Идея пришла ему в голову после того, как он пошел на первомайскую демонстрацию в Берлине и заметил, что Google Maps изображает скопление людей как пробку.
Он решил воспроизвести аномалию сам, по его словам, позаимствовав 99 телефонов у друзей и поставщиков в Интернете. Девяносто девять, конечно, из-за песни Jay-Z.
«У Uber 99 проблем, — сказал Векерт.«Или, скажем, 99 проблем для технологических сервисов».
Помощник бродил по улицам Берлина с повозкой на буксире, внутри были груды смартфонов. Согласно видео, которым Векерт поделился на своем веб-сайте, когда он шел по определенной улице, на Google Maps она меняла цвет с зеленого на оранжевый и затем на красный. Все это время улицы в основном были пусты.
Это разительный контраст, сказал Векерт. «Парень с тележкой, в которой находится 99 смартфонов, пытается бороться, пытается прервать работу системы, управляемой огромным технологическим гигантом.
В заявлении, отвечая на вопросы о трюке, пресс-секретарь Google Айви Хант отметила, что данные о трафике «постоянно обновляются» из нескольких источников, включая телефоны с включенными службами определения местоположения.
«Мы запустили возможность различать автомобили и мотоциклы в нескольких странах, включая Индию, Индонезию и Египет, хотя мы еще не совсем справились с путешествием на фургоне», — написала она. «Мы ценим такое творческое использование Google Maps, поскольку это помогает нам улучшить работу карт с течением времени.
На своем веб-сайте Векерт отметил, что приложение «коренным образом изменило наше понимание того, что такое карта, как мы взаимодействуем с картами, их технологические ограничения и то, как они выглядят эстетически». Таким образом, писал он, они «виртуально изменяют реальный город».
Он сказал, что «взломы Google Maps» призваны поднять вопросы об уровне доверия людей к технологиям, а также о том, как общество адаптировалось к ним. Проект действительно привлек внимание: твит Векерта, в котором он поделился своей работой, собрал более 15 000 ретвитов и почти 35 000 лайков — смесь скептицизма, раздражения и похвалы.По его словам, это не случайно находит отклик у людей.
«Я бы сказал, что это похоже на то время, в котором мы живем прямо сейчас, — сказал он, — говоря о технологической революции и влиянии каждого из этих инструментов».
Видео показывает, как художник создает «пробку» на Google Maps — используя 99 сотовых телефонов.
Художник по имени Simon Weckert смог обмануть Google Maps, показывая, что на улице была пробка, а ее не было .
Weckert просто потянул повозку с 99 мобильными телефонами.Этот эксперимент проводился в Берлине, и с тех пор, как в субботу было опубликовано видео, показывающее, как он был опубликован, он вызвал много дискуссий о том, как Google Maps влияет на наши решения о том, куда идти и как туда добраться.
Векерт показывает на видео ниже, как линии улиц стали красными на Google Maps, когда он шел по улице, вытаскивая свои 99 телефонов с активированным GPS.
Поскольку Векерт создавал впечатление, будто на этой улице была пробка, люди, использующие Google Maps, фактически получали указания избегать улицы, на которой он находился.Векерт пишет в этой записи блога , что Карты Google «фундаментально изменили» то, как мы взаимодействуем с картами, потому что они «вносят виртуальные изменения в реальный город».
Вместо того, чтобы просто сказать вам, где находится объект, Google Maps подскажет, как лучше всего добраться туда в данный момент. Он объясняет, что другие популярные приложения, такие как Airbnb, Tinder и Uber, которые полагаются на виртуальные карты, могут не существовать без Google Maps. Векерт также отмечает, что малый бизнес в значительной степени полагается на Google Maps.
«Какова взаимосвязь между искусством обеспечения и методами наблюдения, контроля и регулирования в картах Google? Функционируют ли эти карты как диспозитивные сети, которые определяют поведение, мнения и образы живых существ, осуществляя власть и управляя знаниями?» Векерт задается вопросом в своем блоге.
«Карты, которые сами по себе являются продуктом комбинации состояний знания и состояний власти, имеют вписанный диспозитив власти. Карты и модели мира, основанные на симуляциях Google, определяют актуальность и восприятие физических пространств и разработку моделей действий .
Саймон Векерт
Если Векерт пытался начать разговор, ему это удалось. Этот проект широко распространялся в социальных сетях и в других местах. Его собственный твит о нем в настоящее время набрал более 32 000 лайков. На форуме Hacker News много люди поделились своим собственным опытом с виртуальными картами, манипулирующими реальным миром.
«Интересное явление« красный, но без движения »наблюдается в Исландии, когда дороги проходят рядом с точками обзора пейзажей», — комментирует один из пользователей. «Дороги в основном пусты. в этой стране, но все, должно быть, притормозили, когда увидели захватывающий пейзаж, и подъехали к месту парковки смотровой площадки, чтобы остановиться и сфотографироваться.На Google Maps эти области были отмечены красным. «
» 99 смартфонов перевозятся в ручной тележке для создания виртуальных пробок в Google Maps. С помощью этого действия можно превратить зеленую улицу в красный цвет, что оказывает влияние на физический мир, перемещая машины по другому маршруту! » twitter.com/simon_deliverДругой пользователь пишет, что они работали в« картографической и навигационной компании. «обнаружение людей, проезжающих в поезде по улице, может привести к тому, что улица будет загружена, даже если ее нет.Один пользователь сказал, что люди, которые едут медленно во время «сильных снегопадов», могут привести к тому, что движение будет плохо выглядеть на виртуальной карте, даже если это не так, и могут привести к тому, что людей отправят на дороги, где нет автомобилей, потому что снега слишком много для езды.
Weckert Проект действительно поднимает некоторые интересные моменты: я недавно был в поездке в Испанию и сильно полагался на Google Maps не только для передвижения, но и для чтения обзоров ресторанов и баров. Приложение действительно сформировало мою поездку. В повседневной жизни мы полагаемся на виртуальные карты, чтобы находить даты, перемещаться и многое другое.Как заметил Векерт, возможно, нам стоит почаще думать о влиянии этих приложений на нашу жизнь.