Ang mga aplikasyon ng mapa ay naging kailangang-kailangan na kagamitan para sa sinumang kailangang maglakbay araw-araw. Nagmamaneho man, naglalakad, nagbibisikleta, o gumagamit ng pampublikong transportasyon, ang mga platapormang ito ay hindi lamang maaaring magpahiwatig ng pinakamagandang ruta, kundi maaari ring tantyahin nang may lubos na katumpakan ang oras na kailangan upang makarating sa destinasyon.
Ang pagtatantyang ito ay maaaring mukhang simple sa unang tingin, ngunit sa katotohanan ay kinabibilangan ito ng malaking dami ng datos at mga kalkulasyon na isinasagawa sa totoong oras. Pinagsasama ng mga application ang makasaysayang impormasyon, live na datos ng trapiko, at mga advanced na algorithm upang kalkulahin kung gaano katagal dapat ang isang biyahe sa ilalim ng iba't ibang mga kondisyon.
Pangongolekta ng datos ng lokasyon
Ang unang hakbang sa pagkalkula ng oras ng paglalakbay ay ang pag-alam sa lokasyon ng gumagamit.
Ginagamit ng mga app ang Global Positioning System (GPS) ng smartphone upang matukoy ang kasalukuyang lokasyon. Gumagamit ang GPS ng mga signal mula sa mga satellite na umiikot sa Earth upang kalkulahin ang posisyon ng device nang may mahusay na katumpakan.
Ang impormasyong ito ay nagbibigay-daan sa application na matukoy ang panimulang punto ng ruta.
Pagkalkula ng pinakaepektibong ruta
Matapos matukoy ang mga pinagmulan at patutunguhang punto, kinakalkula ng application ang mga posibleng ruta.
Sinusuri ng mga algorithm ang iba't ibang ruta na magagamit at pinipili ang mga may pinakamaikling distansya o tinatayang pinakamaikling oras.
Isinasaalang-alang sa kalkulasyong ito ang istruktura ng network ng kalye at haywey.
Paggamit ng detalyadong mga digital na mapa
Gumagamit ang mga app ng lubos na detalyadong mga digital na mapa.
Kasama sa mga mapang ito ang impormasyon tungkol sa mga kalye, abenida, haywey, limitasyon ng bilis, direksyon ng trapiko, at mga interseksyon.
Gamit ang datos na ito, maaaring kalkulahin ng sistema kung gaano katagal karaniwang inaabot ang paglalakbay sa bawat segment.
Pagsusuri ng karaniwang bilis sa mga kalsada
Ang bawat kalye ay may tinatayang average na bilis.
Ang pagtatantyang ito ay maaaring ibase sa mga opisyal na limitasyon ng bilis o sa datos na nakalap sa paglipas ng panahon. Kung ang isang avenue ay karaniwang nakakaranas ng mabagal na trapiko, isinasaalang-alang ng system ang katangiang ito kapag kinakalkula ang oras ng paglalakbay.
Nakakatulong ito upang makabuo ng mas makatotohanang mga pagtataya.
Real-time na datos ng trapiko
Isa sa mga pinakamahalagang salik para sa katumpakan ng mga pagtatantya ay ang trapiko sa real-time.
Ang mga application ng mapa ay patuloy na tumatanggap ng impormasyon tungkol sa bilis ng mga sasakyan sa mga kalsada. Ang datos na ito ay maaaring magmula sa libu-libong smartphone na hindi nagpapakilalang nagbabahagi ng impormasyon sa lokasyon.
Batay sa datos na ito, natutukoy ng sistema ang mga trapiko.
Pagsubaybay sa mga makasaysayang pattern
Bukod sa kasalukuyang datos, gumagamit din ang mga aplikasyon ng makasaysayang impormasyon.
Sinusuri nila ang mga padron ng trapiko sa mga araw, linggo, at buwan. Halimbawa, ang isang partikular na daan ay maaaring maging mas siksikan sa mga partikular na oras.
Ang mga padron na ito ay nakakatulong upang mahulaan ang mga kondisyon sa hinaharap.
Pagsasaayos ng tinatayang oras ng paglalakbay habang nasa biyahe.
Ang mga pagtatantya ng oras ay hindi nakatakda.
Habang naglalakbay ang gumagamit, patuloy na sinusuri ng app ang mga kondisyon ng trapiko. Kung may hindi inaasahang pagsisikip o kung bumuti ang trapiko, awtomatikong inaayos ang tinatayang oras.
Ang real-time na pagsasaayos na ito ay nagpapataas ng katumpakan.
Pagsasaalang-alang sa mga ilaw trapiko at mga interseksyon
Isinasaalang-alang din ng mga algorithm ang mga salik tulad ng mga interseksyon at mga ilaw trapiko.
Ang mga elementong ito ay maaaring magpababa sa karaniwang bilis ng paglalakbay sa mga urban na lugar. Sa pamamagitan ng pagsasama ng mga salik na ito sa kalkulasyon, ang sistema ay bumubuo ng mga hula na mas malapit sa katotohanan.
Ang ganitong uri ng detalye ay lubos na nagpapabuti sa pagtatantya.
Pagtukoy sa aksidente at bara
Maraming app ang nakakatanggap ng impormasyon tungkol sa mga aksidente, pagkukumpuni sa kalsada, o pagsasara ng mga kalsada.
Ang mga pangyayaring ito ay maaaring magdulot ng malalaking pagkaantala sa trapiko. Kapag natukoy ang impormasyong ito, awtomatikong muling kinakalkula ng sistema ang ruta o inaayos ang tinantyang oras.
Nakakatulong ito sa gumagamit na maiwasan ang mga pagkaantala.
Paggamit ng artipisyal na katalinuhan
Ang artipisyal na katalinuhan ay gumaganap ng mahalagang papel sa mga aplikasyon ng mapa.
Sinusuri ng mga modelo ng machine learning ang malalaking volume ng datos ng trapiko upang matukoy ang mga kumplikadong pattern. Nakakatulong ang mga modelong ito na mahulaan kung gaano katagal ang isang biyahe sa ilalim ng iba't ibang mga kondisyon.
Sa paglipas ng panahon, nagiging mas tumpak ang mga hula.
Mga kontribusyon ng gumagamit
Ang mga gumagamit mismo ay nakakatulong na mapabuti ang mga pagtatantya.
Kapag libu-libong drayber ang sabay-sabay na gumagamit ng app, ang kanilang mga bilis at ruta ay nakakatulong na magbigay ng data tungkol sa trapiko.
Ang impormasyong ito ay sinusuri nang hindi nagpapakilala at nang sama-sama.
Pagsusuri ng iba't ibang paraan ng transportasyon
Isinasaalang-alang din ng mga aplikasyon sa mapa ang uri ng transportasyong napili.
Ang tinatayang oras ay maaaring mag-iba depende sa kung ang gumagamit ay nagmamaneho, naglalakad, nagbibisikleta, o gumagamit ng pampublikong transportasyon.
Ang bawat paraan ng transportasyon ay may iba't ibang karaniwang bilis.
Pagsasaalang-alang sa mga katangian ng kalsada
Ang ilang salik na partikular sa kalsada ay nakakaimpluwensya rin sa pagkalkula.
Ang mga hilig, kurba, limitasyon ng bilis, at uri ng kalsada ay maaaring magpabago sa oras na kinakailangan upang maglakbay sa isang partikular na bahagi ng kalsada.
Ang impormasyong ito ay kasama sa mga digital na mapa.
Mga patuloy na pag-update ng mapa
Ang mga digital na mapa ay regular na ina-update.
Kailangang maisama sa sistema ang mga pagbabago sa imprastraktura ng lungsod, mga bagong kalye, o mga pagbabago sa daloy ng trapiko.
Nakakatulong ang mga update na ito na mapanatiling tumpak ang mga ruta at pagtatantya.
Pagkalkula ng maraming alternatibong ruta
Sinusuri ng maraming app ang maraming posibleng ruta.
Kahit na may mas maikling ruta, maaaring mas mabilis ang ibang ruta depende sa trapiko. Pinaghahambing ng system ang mga opsyong ito bago magpakita ng mga mungkahi sa user.
Papayagan ka nitong piliin ang pinaka-epektibong ruta.
Taya ng trapiko sa hinaharap
Kayang hulaan ng ilang app ang mga kondisyon ng trapiko sa hinaharap.
Kung nagpaplano ang user ng biyahe para sa ibang pagkakataon, maaaring tantyahin ng system kung gaano katagal ito batay sa mga dating padron ng trapiko.
Ang tungkuling ito ay nakakatulong sa pagpaplano ng paglalakbay.
Paggamit ng mga server at pagproseso ng ulap.
Karamihan sa mga kalkulasyon na isinasagawa ng mga aplikasyon ay nagaganap sa mga server sa cloud.
Pinoproseso ng mga server na ito ang malalaking halaga ng trapiko at data ng ruta.
Nagbibigay-daan ito para sa mabilis na pagbuo ng mga pagtatantya para sa milyun-milyong gumagamit.
Patuloy na mga update sa buong paglalakbay.
Habang gumagalaw ang gumagamit, patuloy na sinusubaybayan ng app ang biyahe.
Kung lumihis ang drayber sa ruta o kung magbago ang mga kondisyon ng trapiko, awtomatikong muling kinakalkula ng system ang ruta at tinatayang oras.
Ang patuloy na pagsubaybay na ito ay nagpapabuti sa katumpakan.
Pagsasama sa datos ng lungsod
Gumagamit din ang ilang app ng data na ibinibigay ng mga lungsod o mga awtoridad sa trapiko.
Maaaring kabilang sa impormasyong ito ang mga espesyal na kaganapan, nakatakdang pagsasaayos, o pansamantalang pagbabago sa mga kalsada.
Ang pagsasama ng impormasyong ito ay nagpapabuti sa mga pagtataya.
Mga hula na lalong nagiging matalino
Ang tinatayang oras ng paglalakbay sa mga aplikasyon ng mapa ay resulta ng kombinasyon ng datos ng lokasyon, impormasyon sa trapiko sa real-time, mga makasaysayang pattern, at mga advanced na algorithm. Sa pamamagitan ng patuloy na pagsusuri ng milyun-milyong punto ng datos na may kaugnayan sa paglalakbay, mahuhulaan ng mga sistemang ito nang may lubos na katumpakan kung gaano katagal dapat ang isang biyahe. Ang tila isang simpleng numero lamang na ipinapakita sa screen ay kinabibilangan ng isang kumplikadong imprastrakturang teknolohikal na nagbabago ng kolektibong datos sa kapaki-pakinabang na impormasyon upang gabayan ang milyun-milyong tao sa kanilang pang-araw-araw na pag-commute.