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摘要:导航主要依靠大数据得知前方路段是否拥堵。一方面其拥有庞大的用户群体能获取每台车的速度、位置等信息依此判断车流量结合路段通行时间变化来推断是否堵车另一方面会接入出租车、公交车等运营车辆的 GPS 信息以及交管部门的道路车牌识别信
导航主要依靠大数据得知前方路段是否拥堵。一方面其拥有庞大的用户群体能获取每台车的速度、位置等信息依此判断车流量结合路段通行时间变化来推断是否堵车另一方面会接入出租车、公交车等运营车辆的 GPS 信息以及交管部门的道路车牌识别信息辅助判断。此外交通信息中心提供的实时消息也会被纳入考量多种数据综合分析助力导航知晓前方路况 。
除了上述提到的数据来源导航软件还会收集数百万甚至上千万用户开车、骑车、步行时的位置、速度、行驶轨迹等信息。当某路段用户行驶速度明显低于平均水平且这种情况持续较长时间或者行驶轨迹出现异常比如频繁变道、掉头等导航软件就会敏锐地判断该路段可能出现了拥堵状况亦或是有交通事故、道路施工等特殊情况。
同时道路上分布的监控摄像头、传感器所反馈的数据也是导航判断路况的重要依据。这些设备能够实时捕捉道路上的车辆动态精准反馈车流量与车速等信息大大提升了导航判断的准确性。并且导航会接入交通管理部门的系统直接获取官方提供的实时路况信息像道路施工、限行通知以及事故现场反馈等这些都能让导航及时更新前方路段的拥堵情况。
值得一提的是导航还会结合历史数据与实时数据进行路况预测。它能够分析不同时段、路段的车流量变化规律提前为用户规划出行路线。不过导航系统并非十全十美存在一定的局限性。比如道路信号灯变化时它可能无法立即获取最新信息用户频繁改变行驶路线也会影响其判断的精准度。但总体而言导航凭借多种数据来源和智能算法为我们的出行提供了重要的路况参考帮助我们更好地规划行程减少拥堵带来的时间浪费。
道路越来越拥堵,汽车频繁启停,跟车也越来越技术化。我怎样才能跟上汽车?
首先,你不能只盯着你前面那辆车的尾灯。你应该试着向前看至少三辆车,预测前面那辆车的动作,这样你才有时间做出反应。同样,踩刹车也不是看前面的车。除了瞥一眼后面车的反应避免被“追”之外,还要提前检查左右车道之间是否有足够的空空间,以便在刹车无效时及时变道避免被后面车追。
第二,想想你前面那辆车的每一个动作,以及为什么——你前面那辆车永远不会无缘无故刹车、换线或者提速。如果前方车辆在出口附近从左向右合并,可能是出了主干道;如果你离出口很远,但是前面的车是平行的,那可能是路上的事故,所以你可以提前做好心理准备。