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| ・第２回目：渋滞予測・渋滞回避について（その１） | |||||||||||||||
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データベース＋時短アルゴリズム＝ＳＵＰＥＲ時短ナビ | ||||||||||||||
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今週と来週は、時短ナビを“ＳＵＰＥＲ時短ナビ”たらしめている『渋滞情報データ』について。
発見が遅れたり、ハマッてからでは打つ手が限られる憎き渋滞を“事前予測→事前回避”し、ロスのないスムーズな移動を現実とするために取り入れられたのが『渋滞情報データ』なのである。 この『渋滞情報データ』は従来のインフラＶＩＣＳによるライブな渋滞情報の他に、過去の渋滞情報を集計した統計データベースが収録されています。 このデータベースはアルパインナビが案内対象とする約４０万ｋｍの約１／２をカバーするという膨大なもの。これはむろんのこと業界最長の守備範囲である。 さらにユーザーがナビを使うことで蓄積されていく学習データをも加味して、最適ルートを割り出すようにＳＵＰＥＲ時短ナビはプログラミングされているのだった。 ここで注目するのはやはり案内対象道路の約半分をカバーするというデータベース。他社では統計ＶＩＣＳ情報５万ｋｍのところ「どっこいこっちは１９万ｋｍ！」というのだから、ゲームスコアなら圧勝。このデータベースと独自の時短アルゴリズムで渋滞予測→事前回避できれば、神のごときルート品位が実現するのではなかろうか。 自ら“ＳＵＰＥＲ時短ナビ”と謳うアルパインの目論見はここに集約されるといって過言ではない。 ※学習機能については次回以降にレポするつもりです。もう少し走り込む必要があります。。。 |
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| ライブ情報と過去データで先手を打つ！ | |||||||||||||||
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ところで渋滞予測って、ライブな渋滞情報とどう違うのか？まずは素朴な疑問から触れたいと思います。
今、実際に起こっている道路の混雑をＶＩＣＳ網にてモニターしたものがライブな渋滞情報。 これに対し、過去数年分の交通情報をデータベース化し、曜日・時間軸で混雑する可能性の高い道を統計的に割り出したものが渋滞予測である。 余談だが、国が様々な施策を決めるための重要な指針とするのは国勢調査により得られた統計データである。統計により得られた情報というのは当らずも遠からずであることから、大局を見極めるにはこれほど役立つ情報はないのだそうな。 ライブな渋滞情報の欠点は、刻々と変化する渋滞ポイントに追随するかたちでルートを引かざるをえないこと。後手にまわっては突然眼前に現われた渋滞への対処が遅れるため、打つ手が限られてしまう。 結果、渋滞に敏感なセッティングが施されたナビは苦しまぎれな回避運動を行い、逆におだやかなナビは、にっこり笑ってユーザーに我慢を強いるのである。 統計データの利点はルート探索時にこれから起こるであろう渋滞、沈静化に向かうであろう渋滞が事前インプットされていることで、局地的な迂回で渋滞をしのがずとも災難に遭遇しない道を選ぶことが理論的に可能になる。つまり、先手が打てるようになるのです。 |
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| 渋滞考慮探索ＶＳ銀狼ＨＤＤ５５５ | |||||||||||||||
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『先手必勝！』この理論が実践でどれだけ功奏するかは統計データの質・量にどれだけ信憑性が高いががカギとなります。 |
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ALPINE HD55 シリーズ関連情報
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