четверг, 4 мая 2017 г.

Как смартфоны меняют управление городским транспортом


Жители мегаполисов в развитых странах могли уже привыкнуть к тому, что данные об их передвижениях используются для улучшения транспортной системы. Постепенно практика сбора и применения таких данных приходит и в развивающиеся страны.

Информация о передвижениях людей собирается различными способами: от анализа данных с входных турникетов до разработки приложений для смартфона, которые будут составлять карту ежедневных поездок его владельца. Введение смарт-карт для оплаты проезда в городском транспорте (таких, например, как Oyster в Лондоне и Octopus в Гонконге) не просто избавило пассажиров от необходимости поиска мелочи при покупке билетов. Смарт-карта регистрирует каждый момент, когда пассажир пользуется городским транспортом, а операторы получают информацию о том, когда, куда и по каким маршрутам передвигаются люди.

Умная транспортная система

Смарт-карты изменили планирование в транспортной отрасли, а анализ данных с их помощью оказался более точным, чем опросы пассажиров с использованием бумажных дневников поездок, говорит руководитель аналитической службы Transport for London Лорен Сэйджер Вайнстейн. При сравнении данных дневников и смарт-карт Oyster выясняется, что люди часто забывают, куда именно они ездили, поясняет она.

Oyster действует для оплаты проезда в лондонском метро, автобусах, трамваях, речных трамваях и пригородных поездах в районе столицы. С ее помощью власти и эксперты могут получить цифровую карту перемещений пассажиров по транспортной системе. Однако различный порядок использования Oyster, например, в поездах и в автобусах не позволяет получить полную картину на основании только этих данных.

Так, в автобусах и трамваях карта отмечается только один раз, при посадке, а в пригородных поездах и метро – дважды, в начале и в конце поездки, поясняет Вайнстейн, поэтому информацию Oyster дополняют данными GPS и результатами анализа. «Мы знаем, в какой момент карта считана устройством в автобусе, знаем, где находится этот автобус и куда он идет. Затем мы увидим, когда эта же карта появится в системе в следующий раз. Если это место находится близко к маршруту первого автобуса, можно предположить, что пассажир сошел на ближайшей к нему остановке», – говорит она.

Эти данные помогают Transport for London обнаружить узкие места в транспортной системе и организовать движение общественного транспорта в часы пик оптимальным образом.

Телефон в помощь

Инфраструктура для сбора таких данных стоит довольно дорого, и в крупных городах развивающихся стран ее может и не быть. Однако для тех же целей можно использовать данные, полученные и из других источников. Например, приложение AllAboard, разработанное IBM Ireland, использует данные оператора мобильной связи Orange для улучшения работы общественного транспорта в Абиджане (Кот-д'Ивуар). Данные о звонках были использованы для составления карты поездок и внесения соответствующих изменений в расписание движения автобусов, что может способствовать сокращению времени, которое жители города тратят на дорогу до работы, почти на 10%.

Данные сотового оператора показывают, когда и откуда совершались звонки. Определить местонахождение человека в данном случае можно не очень точно, известна будет только ближайшая к нему вышка сотовой связи. Но этого оказалось достаточно, чтобы составить карту ежедневных потоков пассажиров общественного транспорта. Исследователи смогли увидеть закономерности, которые недоступны им в других моделях, где меньше цифровых данных, говорит директор IBM Research Ireland Венди Беллуомини.

Предыдущие модели учитывали только, где человек живет и где работает. Новые обезличенные данные открывают запутанные и сложные маршруты: куда люди везут детей в школу, куда ездят за покупками и где живут их пожилые родственники, объясняет Беллуомини.

Власти Кот-д'Ивуара пока не ввели AllAboard в действие на постоянной основе. Приложение было разработано в рамках конкурса, проводившегося с целью показать, как данные могут использоваться для решения повседневных проблем населенных пунктов. Сейчас идут дискуссии о продолжении этого проекта.

Похожий подход IBM применили в Кении. «Город Найроби закупил новые мусоровозы, но ожидаемого улучшения ситуации с вывозом мусора не произошло», – рассказывает Беллуомини. Тогда на грузовики установили мобильные телефоны, которые передавали данные об их местонахождении и скорости. Исследователи выяснили, что местные жители использовали импровизированных «лежачих полицейских», чтобы замедлить скорость движения автомобилей, и это повреждало грузовики. Узнав о проблеме, местные власти смогли приступить к ее решению.

Подобным образом поступили и эксперты Всемирного банка в городе Себу на Филиппинах. «Мы раздали водителям такси в Себу 300 смартфонов, которые передавали GPS-данные нашей платформе OpenTraffic. Она имеет интерфейс карты и позволяет анализировать данные», – рассказывает старший транспортный экономист Всемирного банка Холли Крамбек.

Это позволило транспортным регуляторам Себу провести быстрый и точный анализ дорожного движения в городе. Та же работа в ручном режиме заняла бы несколько недель. Конечная цель проекта – борьба с заторами и повышение безопасности на дорогах.

Дорожное смарт-движение

Сейчас Всемирный банк расширяет использование OpenTraffic за счет сотрудничества с сервисом заказа такси Grab. Тот передает GPS-данные, на основе которых власти Филиппин могут вычислить скорость и плотность движения на дорогах страны. Этот пилотный проект планируется распространить на всю Юго-Восточную Азию, где Grab является очень известным брендом. Затем к проекту можно будет добавить другие регионы, получив таким образом первое в мире глобальное хранилище открытых данных о дорожном движении.

Такие инновационные способы использования имеющейся информации могут значительно улучшить жизнь людей, при этом улучшения не потребуют серьезных затрат, говорит Беллуомини: «Дорогая инфраструктура появится в развивающихся странах еще не скоро. Таким образом, вопрос заключается в том, как использовать имеющееся дешевое оборудование для решения существующих проблем».