Waze verileriyle nasıl ücretsiz trafik araştırmaları yapıyoruz (ve siz de nasıl yapabilirsiniz)

2015 yılında, bir veri paylaşım sözleşmesi imzalayarak ve yol kapatma bilgilerini açık veri web sitemizde yayınlayarak Waze’in Bağlantılı Vatandaşlar Programı ile ortaklığımıza başladık. Topluluğumuzdaki sürücülere önemli değer sağlayan Waze, Google ve Apple Maps gibi uygulamalarla yolların kapanmasıyla ilgili gerçek zamanlı bilgileri anında kamuoyuyla paylaşabilirdik. Ek olarak, trafik sıkışıklığı, çukurların yerleri ve çalışmayan trafik ışıkları gibi şeyler dahil olmak üzere şehrimizdeki hareketlilik sorunları hakkında daha fazla bilgi edinmeye yardımcı olmak için Waze’den gerçek zamanlı veri beslemeleri aldık. Bu bize, ulaşım ağımızda her an neler olup bittiğini bize söyleyebilecek, şehir genelinde ilk gerçek zamanlı, kesin referans verilerini sağladı.

Bu veri setini günlük çalışmalarımızda nasıl kullanabileceğimize dair farklı kullanım durumlarını araştırırken, gerçek zamanlı bilgilerin yararlı olduğunu gördük, trafik azaltma projeleriyle veya yeni arazi kullanımı geliştirmeyle ilgili tıkanıklığın tarihsel analizinin daha da değerli olduğunu gördük .

Bu kullanım örneğini göz önünde bulundurarak, Metro çalışanlarının talep üzerine hızlı ve kolay bir trafik çalışması yapmasına olanak tanıyan bir araç geliştirdik.

Tek gereken, bir enlem ve boylam sınırlama kutusu ve bazı tarihlerdir. Azaltmanın ve yeni inşaat projelerinin topluluğumuzdaki tıkanıklık üzerindeki etkisini doğrulayabiliriz.

Gerçek Dünya Örneği

Ancak, size nasıl çalıştığını söylemenin yeterli olmadığını biliyoruz. Bu nedenle, bir projeyi doğrulamak ve trafik ekibimizin seçilmiş yetkililerle projeleri hakkında iletişim kurmasına yardımcı olmak için şablonu nasıl kullandığımıza dair bir örnek aşağıda verilmiştir.

Büyüyen bir banliyö koridoru & amp; planı olan bir mühendis

Louisville büyüyor ve her zaman yeni, büyük ölçekli ticari ve konut binalarının olduğu topluluğumuzun doğu kesiminde özellikle hızla büyüyor. Bu hızlı genişleme ile doğu Louisville’deki sürücüler, önemli arterlerdeki sürüş sürelerinde önemli bir artış gördü.

Örneğin, Goose Creek ve Chamberlin arasındaki Westport karayolu koridoru günde 40.000 arabaya kadar taşıyor ve son on yılda Ortalama Günlük Trafik sayılarında% 15 artış gördü. Louisville Metrosu’nda Trafik Mühendisi olan Brandon Shelley, bunu bilerek, koridordaki yeni tıkanıklık gerçekliğini hesaba katan koordineli bir trafik sinyali zamanlama planı oluşturdu. Ve uygulandıktan sonra planın işe yaradığı görüldü.

Vatandaşlardan koridorda seyahat etme konusunda daha az şikayet aldılar. Koridordan geçerken daha yumuşak geliyordu ama anekdot niteliğinde kanıtlar yeterli değildi. Duyduklarını ve gördüklerini doğrulamak için verilere ihtiyaçları vardı, ancak bir yükleniciye etkilerini doğrulamak için binlerce dolar ödemek, sınırlı kaynaklarının iyi bir kullanımı değildi.

Waze aracımızın devreye girdiği yer burasıdır. Brandon bize değerlendirme kriterlerini (sınırlayıcı kutu ve tarih aralığı) ve günün belirli saatlerini gönderdi. Ve beş dakika içinde, Waze veritabanımızdan verileri Power BI şablonumuza çekip ona çalışmasının etkisini göstermeyi başardık. Sonuçlar her şeyi anlattı.

Zamanlama planının uygulama öncesi ve sonrasını karşılaştıran Westport yolu, günün her saatinde Waze sıkışma metriği olan toplam Waze sıkışma sayısında% 30’luk bir düşüş gördü. PM zirvesi olarak bilinen 16: 00-18: 00 saatleri arasında, Waze verileri, özellikle perakende faaliyetlerinden dolayı yoğun olan Sonbahar ve Tatil aylarında sıkışıklıklarda% 38’lik bir azalma gösterdi. Böylece beş dakika içinde, koridor hakkındaki sezgisel duygularını verilerle doğrulayabildik.

Sonraki adım olarak, verileri ortaklarla, ilgili taraflarla veya seçilmiş yetkililerle kolayca paylaşılabilecek iki sayfalık bir değerlendirme raporu halinde paketledik. Aslında, seçilmiş yetkililerle bir toplantıda, yaptıkları iyileştirmelerin doğrulaması olarak Waze verilerini paylaşarak, koridordaki çalışmalarına referans verebildiler. Geçmişte çalışmaları reddedilebilirdi, ancak doğrulanabilir verilerle koridoru daha az sıkışık hale getirdiklerine dair iddialarını destekleyebilirler.

Şu anda bu çalışmayı, son birkaç yılda uygulanan tüm trafik azaltma çabalarına kopyalamak için çalışıyoruz. Bu, trafik mühendisliği ekibimizin çalışmalarının değerini göstermemize ve gelecek mali yıllarda çalışmalarına daha fazla destek ve bütçelerinin genişletilmesine yardımcı olacak.

Nasıl çalışır

Verileri depolamak ve işlemek için başlangıçta dahili bir Microsoft SQL Server veritabanı oluşturduk, bu da zaman alıcı ve zahmetli bir süreçti. O zamandan beri bunu bulutta açık kaynaklı bir proje olarak yeniden oluşturduk, böylece herhangi bir Connected Citizens Platform iş ortağı aynı analizi ücretsiz olarak kolayca yapabilir ve başarılarımızı geliştirebilir.

Verilere erişimi daha kullanıcı dostu hale getirmek için, şehir yönetimimizdeki herkesin kullanabileceği ücretsiz bir Microsoft ürünü olan Power BI ile bir şablon oluşturduk ve verileri veritabanımızdan insanların SQL veya diğer herhangi bir gelişmiş sorgulama dili.

Analiz Prosedürü

Filtreler

Bu görselleştirmeler artık daha ayrıntılı bir analiz elde etmek için filtrelenebilir. Bu, bölgedeki araştırmak istediğiniz belirli yol segmentlerini, günün saatini ve seyahat yönünü hedeflemenize olanak tanır.

< Yol & amp; Günün Saati

< Seyahat Yönü

Veri Analizi

Seçilen sınırlayıcı kutu için aşağıdaki görselleştirmeleri görürsünüz:



Diğer Mevcut Kullanım Durumları

Arızalı Ekipman

Kavşaklardaki algılama ekipmanı arızalandığında, tıkanıklığı önemli ölçüde artırabilir. Waze verilerini kullanarak, tıkanıklıktaki önemli artışlar için koridorları izleyebiliriz. Bir ani artış görürsek, ekipmanda bir sorun olup olmadığını görmek için ekipleri gönderebiliriz. Bu şablonu kurduktan sonra, bir hafta içinde sorunlu bir koridor yakaladık.

Çarpışma Tahmini

UPenn’den Mezun Öğrencilerle çalışırken, trafik sıkışıklığının, hızın ve diğer yol koşullarının karayollarımızdaki çarpışmaları nasıl etkilediğini görmek için diğer faktörlerin yanı sıra Waze verilerini kullandık.

Gelecekteki Kullanım Örnekleri

Şu anda Waze Jams verileriyle kesişim düzeyinde analiz yapmanın bir yolu üzerinde çalışıyoruz. Bu, sorunlu bölgelerdeki tıkanıklığı iyileştirmek için nerede daha fazla fırsatın olabileceğini anlamak için koridorlarımızda daha derine inmemize olanak tanıyacak.

Ve en heyecan verici olanı, daha fazla tıkanıklığı azaltma çalışmasına ihtiyaç duyan alanları bulmak üzere sistem çapında bir analiz yapmak için de kullanacağız. İş ortağımızın fikirlerinden biri, Waze verilerini Ortalama Günlük Trafik sayımlarımızla eşleştirerek nerede yüksek miktarlarda tıkanıklık yaşadığımızı ve daha düşük ADT’lere sahip olduğumuzu bulmaktır. Bu, karayolu kapasitesi sorunu değil sinyal zamanlama sorunu olabileceği anlamına gelir.

Kuruluşunuzda trafik optimizasyonu için Waze nasıl kullanılır

Bana ed.blayney@louisvilleky.gov adresinden veya Twitter’dan ulaşın