粗略估计,驾驶员通过选择合适的出行路线和出行时间,可以缩短5%至10%的出行时间,减少2%至10%的燃油消耗成本。
对未来路况的预测,也可用于支持无人驾驶技术。无人驾驶汽车除了通过各种传感器对“眼下”的数据进行快速判断外,还需要了解10分钟、20分钟后即将到达的路段状况,提前做出路线选择。
浙江省交通信息中心主任韩海航表示,路况预测的应用价值很高,但关键在准确性,需要'算得准、算的快、算的起'。
如果仅仅基于历史平均数据来做简单预测,那并没有实际意义。只有分析因素和维度越多,数据越丰富,得出的预测结果才会越准确。
此前,微软曾联合巴西一所大学进行了相似的尝试,准确率为80%。微软希望在加入更多数据源后,将这一成绩提升到90%。
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