Jak Google Maps liczy czas przyjazdu, skoro samochód w jednej minucie jedzie 90 km/h, chwilę później zwalnia do 35 km/h, zatrzymuje się na światłach, a następnie ponownie przyspiesza? Jak informuje redakcja TopFlop, nawigacja nie zakłada jednej stałej prędkości dla całej drogi. Google dzieli trasę na wiele fragmentów i wykorzystuje informacje o sieci drogowej, aktualnych warunkach ruchu oraz historycznych wzorcach, aby oszacować czas przejazdu kolejnych części trasy.
- Google Maps nie dzieli całej trasy przez prędkość widoczną w tej sekundzie
- Skąd Google wie, że za 20 minut samochód może trafić na korek
- Co dzieje się z ETA, gdy kierowca nagle przyspiesza albo zwalnia
- Dlaczego przewidywany czas czasem nagle zmienia się o kilka minut
- Dlaczego Maps może wybrać dłuższą drogę, która prowadzi szybciej
- Czy Google zna dokładną prędkość każdego samochodu na drodze
- Jak sieć neuronowa może przewidywać czas przejazdu
- Co naprawdę oznacza godzina „18:37” pokazana przez nawigację
- Pytania i odpowiedzi
Dlatego ETA, czyli przewidywany czas przyjazdu, może zmieniać się już podczas jazdy. Gdy ruch przed samochodem zaczyna zwalniać albo pojawia się korek, zamknięcie drogi czy szybsza alternatywna trasa, system może zaktualizować prognozę. Google nie publikuje kompletnej współczesnej formuły obliczania ETA ani wszystkich parametrów modeli używanych w aplikacji, dlatego nie można wiarygodnie sprowadzić działania Maps do prostego wzoru „pozostały dystans ÷ aktualna prędkość”. Oficjalna dokumentacja potwierdza natomiast, że tryby uwzględniające ruch wykorzystują dane bieżące, a wyniki zależą również od informacji historycznych.
Google Maps nie dzieli całej trasy przez prędkość widoczną w tej sekundzie
Najprostszy szkolny wzór na czas to (t=s/v), ale taki model dobrze działa tylko wtedy, gdy przyjmujemy jedną prędkość średnią. W prawdziwej podróży samochodem sytuacja jest znacznie bardziej złożona. Auto może przez pięć kilometrów poruszać się drogą ekspresową, następnie wjechać do miasta, zatrzymać się na kilku skrzyżowaniach i ostatni kilometr przejechać w korku. Użycie chwilowej prędkości 100 km/h do obliczenia pozostałych 20 kilometrów dałoby więc absurdalnie optymistyczny wynik.
Google opisuje drogę jako sieć połączonych fragmentów i prognozuje czasy ich pokonania. W opublikowanym przez DeepMind opisie systemu z 2020 roku przedstawiono tzw. Supersegments — większe struktury składające się z połączonych segmentów dróg, dla których model przewidywał czas przejazdu.
„predicts the travel time for each Supersegment.”
Tak DeepMind opisywał jeden z elementów systemu prognozowania czasu przejazdu opracowanego wspólnie z Google Maps w 2020 roku.
To oznacza, że zmiana prędkości samochodu z 70 do 45 km/h nie powoduje mechanicznego przeliczenia całej pozostałej podróży tak, jak robiłby kalkulator. System musi ocenić, dlaczego prędkość się zmieniła i czego można oczekiwać dalej.
Dla zrozumienia podstawowej matematyki przydatny jest również materiał wyjaśniający zależność między prędkością, drogą i czasem. Pokazuje on między innymi, dlaczego średniej prędkości na całej trasie nie można wyznaczać przez proste uśrednienie dwóch różnych wskazań prędkościomierza.
| Sytuacja na trasie | Prosty kalkulator | Google Maps |
|---|---|---|
| Auto jedzie chwilowo 100 km/h | może przyjąć 100 km/h dla dalszej drogi | bierze pod uwagę warunki na kolejnych fragmentach |
| Samochód zwalnia na światłach | nagle znacznie wydłużyłby ETA | może rozpoznać typowe spowolnienie w danym miejscu |
| Przed trasą tworzy się korek | nie wie o nim | może uwzględnić dane o bieżącym ruchu |
| Ruch jest zwykle wolniejszy o 17:00 | nie zna historii drogi | dane historyczne mogą wpływać na prognozę |
| Droga zostaje zamknięta | nadal liczy poprzednią trasę | system może wybrać inny wariant |
| Samochód nadrobi kilka minut | czas spada liniowo | ETA jest ponownie oceniane na podstawie całej pozostałej trasy |
Skąd Google wie, że za 20 minut samochód może trafić na korek
Google Maps ETA nie opiera się wyłącznie na sytuacji dokładnie w miejscu, w którym znajduje się kierowca. To kluczowa różnica. Samochód może obecnie poruszać się płynnie, ale system musi oszacować warunki również na odcinkach, do których kierowca dotrze za 10, 20 czy 50 minut.
Google oficjalnie wyjaśniał, że do prognozowania przyszłego ruchu łączy informacje o bieżących warunkach z historycznymi wzorcami ruchu na drogach. Przykładowo ten sam odcinek może być szybki rano i znacznie wolniejszy w godzinach popołudniowego szczytu.
„We combine this database of historical traffic patterns with live traffic conditions.”
To fragment oficjalnego wyjaśnienia Google Maps dotyczącego mechanizmu prognozowania ruchu.
Znaczenie ma również godzina rozpoczęcia podróży. Aktualna dokumentacja Google Maps Platform opisuje model BEST_GUESS jako wykorzystujący zarówno ruch historyczny, jak i bieżący. Im bliżej aktualnej chwili znajduje się zadany moment rozpoczęcia trasy, tym większe znaczenie mają dane live.
Można to przedstawić na prostym przykładzie.
Samochód ma przed sobą 30 km:
- pierwsze 10 km — obwodnica, na której ruch jest płynny;
- kolejne 8 km — droga prowadząca w kierunku centrum;
- następne 7 km — ulice miejskie;
- ostatnie 5 km — dzielnica, w której właśnie zaczyna się popołudniowy szczyt.
Gdy kierowca jedzie obwodnicą z prędkością 100 km/h, system nie powinien zakładać, że całe pozostałe 30 km pokona w 18 minut. Dla dalszych odcinków może przewidywać niższe prędkości i wydłużony przejazd.
Podobny problem pojawia się przy mierzeniu odległości na zwykłej mapie. Prosta między dwoma miejscami nie jest tym samym co rzeczywisty przebieg drogi. Materiał o tym, jak skala mapy przekłada się na odległość w terenie, pokazuje, dlaczego pięć kilometrów w linii prostej może oznaczać znacznie dłuższą trasę samochodem.
Co dzieje się z ETA, gdy kierowca nagle przyspiesza albo zwalnia
Jednorazowa zmiana prędkości nie musi oznaczać równie dużej zmiany czasu przyjazdu. Jeżeli samochód zwalnia ze 100 do 60 km/h tylko dlatego, że przejeżdża przez krótkie ograniczenie prędkości, po chwili wróci do szybszej jazdy. Jeżeli natomiast setki pojazdów na kilku kolejnych fragmentach trasy zaczynają poruszać się wolniej niż zwykle, sytuacja ma inne znaczenie dla prognozy.
Właśnie dlatego czas przyjazdu Google Maps należy traktować jako prognozę całej podróży, a nie odczyt prędkości jednego samochodu. Google może również uwzględniać informacje o wypadkach, robotach, zamknięciach dróg i ograniczeniach. Firma wskazuje, że część takich danych pochodzi od władz i zarządców dróg, a część z raportów użytkowników.
Sama aplikacja może więc zachowywać się w pozornie zaskakujący sposób.
Kierowca jedzie szybciej, ale ETA się nie zmienia
Przykład: do celu pozostaje 35 minut. Kierowca przez kilka minut porusza się szybciej niż wcześniej, jednak godzina przyjazdu nadal wynosi 18:20.
Nie musi to oznaczać błędu. System mógł już wcześniej założyć płynny przejazd po aktualnym odcinku, a jednocześnie oczekiwać spowolnienia dalej. Minuta nadrobiona teraz może więc zostać „pochłonięta” przez przewidywany korek kilka kilometrów przed celem.
Auto zwolniło, ale ETA wzrosło tylko o minutę
Krótki postój na czerwonym świetle także nie musi powodować skoku przewidywanego czasu przyjazdu o kilka minut.
Jeżeli takie zatrzymanie jest typowe dla konkretnego skrzyżowania i podobne opóźnienie zostało już uwzględnione w prognozowanym czasie pokonania tego odcinka, różnica może być niewielka.
ETA jest prognozą pozostałego czasu podróży, a nie stoperem reagującym proporcjonalnie na każde naciśnięcie hamulca.
Dlaczego przewidywany czas czasem nagle zmienia się o kilka minut
Najbardziej widoczna zmiana pojawia się wtedy, gdy nowe dane różnią się od wcześniejszego scenariusza. Jeśli pięć minut wcześniej droga była płynna, a teraz zaczyna szybko narastać zator, model otrzymuje nową informację i musi skorygować prognozę.
Google w swojej dokumentacji rozróżnia m.in. czasy oparte na ruchu oraz tzw. staticDuration. W Routes API duration dla ustawień uwzględniających ruch bierze pod uwagę informacje o ruchu, natomiast staticDuration reprezentuje wariant bez bieżącego ruchu.
Ta różnica dobrze pokazuje, co dzieje się podczas rzeczywistej nawigacji.
| Zdarzenie | Możliwy wpływ na ETA |
|---|---|
| chwilowe zwolnienie jednego auta | niewielki albo żaden |
| rosnący korek na kilku segmentach | wyraźne wydłużenie |
| wypadek na dalszym odcinku | korekta czasu lub trasy |
| ponowne otwarcie drogi | skrócenie prognozy |
| wybranie objazdu | nowe obliczenie czasu przejazdu |
| szybszy niż oczekiwano przepływ ruchu | stopniowe skracanie ETA |
W 2021 roku Google pisał przy okazji funkcji wykorzystującej Maps do odbioru zakupów:
„Your ETA is continuously updated, based on location and traffic.”
Było to bezpośrednie potwierdzenie, że przewidywany czas przyjazdu może być aktualizowany wraz ze zmianą lokalizacji i sytuacji drogowej.
Dlaczego Maps może wybrać dłuższą drogę, która prowadzi szybciej
Jak Google Maps przewiduje korki ma bezpośredni związek z wyborem samej trasy. Najkrótsza droga w kilometrach nie zawsze jest najszybsza. Dziesięciokilometrowa droga przez centrum z kilkunastoma skrzyżowaniami może zająć więcej czasu niż 14-kilometrowy objazd drogą szybkiego ruchu.
Google informuje, że modele prognozujące ruch są wykorzystywane także do wyboru tras. Jeśli system przewiduje wzrost natężenia ruchu w jednym kierunku, może zaproponować alternatywę o mniejszym obciążeniu.
Na decyzję mogą wpływać również:
- aktualne natężenie ruchu;
- historyczne czasy przejazdu;
- typ i charakter drogi;
- ograniczenia oraz zamknięcia;
- roboty drogowe i zdarzenia;
- przewidywane warunki na dalszej części podróży;
- długość alternatywnej trasy;
- przewidywany czas pokonania poszczególnych odcinków.
Oficjalna dokumentacja Routes API wskazuje, że tryb TRAFFIC_AWARE_OPTIMAL wykonuje bardziej rozbudowane wyszukiwanie sieci drogowej z uwzględnieniem bieżącego ruchu. Google podaje również, że właśnie ten sposób jest odpowiednikiem trybu stosowanego w maps.google.com i mobilnej aplikacji Google Maps.
Dlatego kierowca może zobaczyć trasę o 3 km dłuższą, ale z przewidywanym przyjazdem pięć minut wcześniej.
Przy planowaniu takich tras warto pamiętać także o ograniczeniach nawigacji GPS w terenie. W materiale o mniej uczęszczanych polskich szlakach i korzystaniu z zapisanego śladu GPS zwrócono uwagę, że rzeczywiste warunki mogą zmienić się mimo posiadania wcześniej zapisanej trasy. Ta sama zasada dotyczy jazdy samochodem: mapa jest modelem aktualizowanym danymi, nie gwarancją niezmiennych warunków.
Czy Google zna dokładną prędkość każdego samochodu na drodze
Nie należy tego tak interpretować. Google wyjaśnia, że zagregowane dane lokalizacyjne osób korzystających z Maps mogą służyć do rozpoznawania warunków ruchu. Kluczowe słowo to „zagregowane”: z punktu widzenia systemu ruchu ważne jest to, jak porusza się strumień pojazdów na drodze, a nie stworzenie kalkulacji opartej wyłącznie na jednym kierowcy.
Telefon dostarcza przy tym informacji związanych z pozycją i przemieszczaniem się urządzenia. Google wykorzystywał również dane z czujników do innych funkcji związanych z bezpieczeństwem jazdy. W opisie technologii wykrywania gwałtownego hamowania firma wyjaśniała, że dane z telefonów wymagają filtrowania, ponieważ samo urządzenie może poruszyć się niezależnie od samochodu.
To ważna wskazówka dotycząca całego problemu.
Pojedynczy odczyt nie jest idealnym opisem sytuacji drogowej.
System musi oddzielać chwilowe, lokalne anomalie od rzeczywistych zmian w przepływie ruchu.
Jak sieć neuronowa może przewidywać czas przejazdu
W opisie współpracy DeepMind i Google Maps z 2020 roku przedstawiono wykorzystanie grafowych sieci neuronowych, czyli GNN. Sieć drogowa naturalnie nadaje się do przedstawienia jako graf: fragmenty dróg są ze sobą połączone, tworzą skrzyżowania, wjazdy i zjazdy, a sytuacja na jednej ulicy może wpływać na inną.
To szczególnie istotne w korkach.
Zator na bocznej drodze może zacząć blokować skrzyżowanie i spowolnić samochody na głównej arterii. Model uwzględniający relacje między połączonymi odcinkami może uchwycić taki efekt lepiej niż kalkulator analizujący każdą ulicę całkowicie osobno.
DeepMind informował w 2020 roku, że wdrożenie zaawansowanych technik uczenia maszynowego poprawiło dokładność ETA nawet o 50% w części badanych lokalizacji. Firma podawała też wtedy, że prognozy ETA Google Maps były trafne dla ponad 97% podróży według stosowanej przez Google miary. Są to jednak dane historyczne z publikacji z 2020 roku, a nie deklaracja dokładności aplikacji w Polsce w 2026 roku.
Google nie publikuje obecnie kompletnej specyfikacji modelu produkcyjnego używanego w każdym regionie, dlatego nie należy zakładać, że opis architektury z 2020 roku przedstawia bez zmian cały dzisiejszy system.
Co naprawdę oznacza godzina „18:37” pokazana przez nawigację
Przewidywany czas dojazdu Google Maps jest najlepszym oszacowaniem przy danych dostępnych w danej chwili, a nie obietnicą przyjazdu dokładnie o wskazanej minucie.
Jeżeli na ekranie pojawia się 18:37, oznacza to w praktyce:
- aplikacja zna aktualną pozycję samochodu;
- ma wybraną pozostałą trasę;
- posiada oszacowanie czasu przejazdu jej kolejnych części;
- uwzględnia dostępne informacje o ruchu;
- porównuje aktualne warunki z odpowiednimi wzorcami historycznymi;
- na tej podstawie wyznacza przewidywany czas zakończenia podróży.
Jeśli sytuacja drogowa zmieni się po wykonaniu tego obliczenia, ETA także może się zmienić.
Dlatego dwie osoby ruszające z tego samego miejsca do tego samego celu z odstępem 20 minut mogą zobaczyć różne czasy przejazdu, nawet jeśli aplikacja poprowadzi je początkowo tą samą drogą.
Pytania i odpowiedzi
Czy Google Maps używa aktualnej prędkości mojego samochodu do obliczenia ETA?
Aktualne przemieszczanie się pojazdu ma znaczenie dla śledzenia postępu podróży, ale oficjalne opisy Google pokazują, że ETA nie jest po prostu wynikiem podzielenia pozostałej drogi przez aktualną prędkość. System wykorzystuje szersze dane o ruchu, historię i prognozy dla kolejnych fragmentów trasy.
Dlaczego jadę szybciej, a godzina przyjazdu się nie zmienia?
Ponieważ szybszy przejazd jednego fragmentu może mieć niewielki wpływ na całą podróż. Jeżeli dalej przewidywany jest korek albo wolniejszy odcinek miejski, prognozowany czas dotarcia może przez kilka minut pozostać identyczny.
Dlaczego Google Maps nagle dodaje pięć lub dziesięć minut?
Najczęstszą przyczyną jest pojawienie się nowych informacji o warunkach na trasie lub zmiana prognozy dla odcinków znajdujących się przed kierowcą. Może to być narastający korek, wypadek, zamknięcie drogi albo inne utrudnienie.
Czy ETA może się skrócić podczas jazdy?
Tak. Jeżeli ruch okaże się płynniejszy niż wcześniej przewidywano albo kierowca szybciej pokonuje kolejne odcinki, system może wskazać wcześniejszą godzinę przyjazdu. Google dokumentuje wykorzystanie bieżących danych drogowych w obliczeniach tras uwzględniających ruch.
Czy Google Maps zawsze zna korek, zanim do niego dojadę?
Nie. Prognoza jest zależna od dostępnych informacji. Nagłe zdarzenie drogowe może wystąpić już po wyznaczeniu trasy albo zanim system otrzyma wystarczająco dużo danych, aby prawidłowo ocenić jego wpływ.
Czy najkrótsza trasa zawsze daje najkrótszy czas przyjazdu?
Nie. Liczy się czas przejazdu, a nie tylko liczba kilometrów. Dłuższa droga ekspresowa może być szybsza niż krótsza trasa prowadząca przez zatłoczone ulice, liczne skrzyżowania i sygnalizację.
Warto przeczytać także nasz kolejny materiał, w którym szerzej wyjaśniamy podobny temat: Dlaczego drzewa jesienią zrzucają liście nie jednocześnie? Długość dnia, temperatura i susza decydują o terminie
