Comment le Big Data aide à atteindre votre destination

En moyenne, l'humanité génère quotidiennement 2,5 milliards de gigaoctets de données. Selon les prévisions des sociétés d'analyse, la quantité de données générées annuellement atteindra 43 billions de gigaoctets d'ici 2020. Parmi toutes ces informations: tweets, reposts et vidéos, il y en a une que de nombreuses entreprises utilisent pour développer des services.

Les gens ont déjà trouvé l'utilisation des mégadonnées dans le marketing pour mesurer les désirs des clients. Le Big Data est également utilisé en médecine pour améliorer le diagnostic et dans l'environnement bancaire pour la compilation d' offres personnalisées. Les mégadonnées sont également utilisées dans l'industrie automobile, aidant les conducteurs à atteindre leur destination plus rapidement. Comment? Nous en parlerons aujourd'hui.


Bienvenue à bord! / image WayRay

Aidez à contourner les embouteillages

Les données aident les conducteurs à se rendre à destination dans le vrai sens du terme. Nous parlons de navigateurs - ils construisent l'itinéraire le plus court sans embouteillages et travaux routiers.

Les navigateurs envoient leurs coordonnées au système du fournisseur d'application toutes les quelques secondes. Sur la base des données obtenues, l'algorithme construit une piste, c'est-à-dire un itinéraire avec des informations sur la vitesse de déplacement. Sur la base du nombre de pistes reçues de nombreux conducteurs, la congestion est identifiée.







Les voitures font partie du réseau et forment un flux d'informations stable. En même temps, ils peuvent échanger des données avec l'infrastructure environnante. Des caméras de surveillance installées aux intersections de la ville peuvent également être utilisées pour déterminer la congestion du trafic. Les chercheurs travaillent sur différentes options pour mettre en œuvre de telles solutions.

Par exemple, pour créer des communications telles que "voiture-voiture" et "infrastructure-voiture", les scientifiques proposent l'utilisation de modules OBU (unités embarquées), qui déterminent la position de la voiture et la vitesse dans des intervalles de temps limités. Ces informations seront transmises à la RSU (Roadside Unit), puis aux clusters chargés de l'agrégation et du traitement des données.

Les clusters acceptent et interprètent les données API. Par exemple, si sur un même site plusieurs utilisateurs de l'application navigateur se déplacent à faible vitesse, le système comprend que le déplacement est difficile. En savoir plus sur l'un des algorithmes proposés ici .

Les utilisateurs peuvent également envoyer de manière indépendante des données au service: informations sur les accidents de la route, les travaux de réparation, les fosses sur la route, etc. Sur la base de ces données, des itinéraires de navigation sont en cours de construction.

Lorsqu'un itinéraire est créé, l'application le surveille pour actualiser les informations sur la situation en cours de route. L'algorithme est responsable de la construction d'un itinéraire qui serait exempt d'embouteillages. Si une congestion se forme sur l'itinéraire, l'algorithme cherche une autre façon. S'il n'y a pas d'options alternatives (même avec des embouteillages, mais plus rapides), l'itinéraire reste le même. Une forme simplifiée de cet algorithme est présentée ci-dessous:


Schéma fonctionnel d'une variante de l'algorithme de surveillance de l'itinéraire

Les scientifiques sont convaincus que la précision de ces systèmes augmentera considérablement lorsque toutes ou presque toutes les voitures commenceront à communiquer entre elles et à échanger des données. À l'avenir, ils changeront les règles de comportement sur la route. Cette opinion est partagée par Tim Lomax, analyste au Texas A&M Transportation Institute.

"Si les voitures commencent à" communiquer "les unes avec les autres, nous n'aurons pas besoin de feux de circulation, dit Tim. "La voiture, approchant de l'intersection, informera de l'intention de la traverser, et les véhicules environnants sauront comment éviter une collision." Lomax dit que ce sera un pas vers l'utilisation généralisée des véhicules sans pilote.

Ils vous emmèneront à l'endroit

Les véhicules sans pilote sont un autre domaine dans lequel les mégadonnées peuvent avoir un impact significatif. Les véhicules sans pilote font partie de l'Internet des objets et entraînent une augmentation du nombre de données générées. Afin de construire un itinéraire, le pilote automatique doit comprendre quelles routes devront parcourir et ce qu'il rencontrera sur le chemin. Pour cela, les voitures, en plus de leurs propres capteurs, tirent des informations de ce qu'on appelle les cartes de l'environnement. À l'avenir, cette liste sera complétée par d'autres participants aux mouvements et aux éléments d'infrastructure: feux de circulation, bâtiments, voire arbres.

Au total, six niveaux d' automatisation des véhicules sont distingués, où 0 signifie un contrôle entièrement manuel dans tous les modes et 5 signifie un transport entièrement autonome. Au deuxième niveau, le système prend des décisions d'accélération / freinage et de contrôle dans des conditions relativement simples (par exemple, le trafic en continu sur l'autoroute), mais le conducteur doit constamment surveiller la situation et être prêt à prendre le contrôle à chaque seconde. Les troisième et quatrième niveaux impliquent que la voiture est capable de conduire de manière autonome, mais dans des situations difficiles (par exemple, dans les villes à fort trafic), le système implique de passer en commande manuelle ou, au quatrième niveau, le pousse à le faire. Au cinquième niveau, l'intervention du conducteur n'est requise dans aucune situation.


Image WayRay

Aujourd'hui, les chercheurs travaillent sur la transition du deuxième niveau au troisième. Par exemple, depuis plusieurs années, Google teste ses véhicules sans pilote dans le cadre du projet Waymo. Depuis 2015, Tesla équipe les voitures d' un pilote automatique capable de conduire sur autoroutes et autoroutes. Apple et Mercedes travaillent également dans cette direction, tandis que Honda, Nissan et Toyota prévoient d' introduire des véhicules autonomes d'ici 2020.

Les voitures de ces sociétés peuvent être considérées comme autonomes, mais n'ont pas encore échangé de données avec d'autres usagers de la route et des infrastructures. Lorsque cela se produit, nous pouvons supposer que la transition vers le prochain niveau d'automatisation est déjà proche.

Aide à comprendre la situation

Les constructeurs automobiles transforment progressivement les voitures (même pas sans pilote) en objets de l'Internet des objets. Les "gros gadgets" accèdent au réseau et se synchronisent entre eux. Dans les usines, le Wi-Fi, la navigation GPS, le courrier électronique, etc. sont intégrés aux automobiles. Selon les experts, d'ici 2020, le marché des services pour les voitures connectées atteindra le niveau de 40 milliards de dollars.

Par exemple, les travaux sur les voitures connectées sont effectués par Land Rover. Ils ont créé un système d'une gamme de capteurs qui déterminent le moment où la voiture tombe dans un nid de poule. Les données collectées sont ensuite envoyées aux services routiers locaux afin qu'ils puissent réagir rapidement et fermer le trou, et à d'autres voitures qui avertissent les conducteurs du danger et préparent la suspension à un éventuel impact. La société affirme que le système est également capable de détecter les écoutilles cassées et les grilles d'orage. Volvo est également engagé dans des développements similaires. Seulement dans leur cas, la technologie détermine l'état de la surface de la route et avertit les autres conducteurs de la présence de sections glissantes.

Avec le développement de ces technologies, les entreprises prévoient de faire un pas de plus vers le développement des voitures autonomes. «À l'avenir, nous voulons créer des systèmes qui conduisent automatiquement une voiture au-delà des stands sur la route sans quitter la voie», explique Mike Bell, directeur du développement des voitures connectées chez Land Rover. «Si le nid de poule est grand, la voiture ralentira jusqu'à ce qu'elle s'arrête pour réduire les dommages causés par l'impact.»

Maintenant, l'équipe travaille sur un système pour les voitures Range Rover, mais à l'avenir, les données seront diffusées aux récepteurs de l'ensemble du transport en ligne. JLR s'est déjà associé à Ford pour tester les systèmes de communication des voitures connectées.

Selon les représentants de l'entreprise, ils espèrent créer un écosystème de voitures auto-apprenantes. Lorsque la voiture sait ce que le conducteur attend d'elle, ce sera plus utile. Si la voiture "voit" que vous vous approchez d'un supermarché, elle peut vous dire quels produits vous devez acheter à la maison. Cependant, alors que ces technologies n'existent que sur papier ou en sont aux premiers stades de leur développement.





Et bien que la voiture ne se souvienne pas d'un voyage au magasin, elle peut informer qu'il est temps d'appeler un service de voiture. Des appareils spéciaux connectés aux ports de diagnostic communiquent avec l'application sur le smartphone et transmettent des données sur l'état de la voiture au constructeur. Ils suivent les dysfonctionnements qui se produisent, surveillent le kilométrage. Tout cela aide le vendeur à travailler à l'avenir et à améliorer l'expérience de conduite.



Le marché des «appareils portables» pour voitures, selon McKinsey, atteindra 215 milliards de dollars d'ici 2020. Et il propose des solutions non seulement pour surveiller les composants du véhicule, mais aussi pour évaluer l'état du conducteur. Par exemple, notre système Element. Il s'agit d'un petit gadget qui se branche sur le port OBD-II et collecte et analyse les données de la voiture sur la voiture. Il est difficile de savoir quel type de conducteur vous êtes, sauf à entendre l'opinion d'un passager (ou d'un autre participant au mouvement). Element vous permet de faire exactement cela - génère en outre des rapports sur votre «comportement sur la route».

L'appareil communique avec l'application sur le smartphone via 3G UMTS / HSPA 850/1900 MHz. Les réseaux d'opérateurs de télécommunications permettent d' accéder au service au format 24/7. Aux États-Unis, par exemple, l'opérateur était la société B2B Orange Business Services.

Le service fournit des informations sur la distance parcourue et la vitesse moyenne. Il peut également informer le conducteur du temps qu'il a passé à conduire. L'application envoie des notifications uniquement après la fin du voyage, car nous ne voulons pas distraire à nouveau l'utilisateur de la route.



Le gadget calcule certaines des informations sur la base des lectures des capteurs: gyroscope et accéléromètre. Les données collectées, qui sont stockées numériquement, utilisent l'application de divertissement Autoyoga - elle vous permet de parcourir des quêtes liées à la recherche de nouveaux itinéraires. À l'avenir, l'application donnera de petits trucs et conseils pour améliorer le style de conduite.


La croissance du marché des dispositifs de diagnostic embarqués sera de près de 17% au cours des prochaines années. Selon Vitaliy Ponomarev, PDG de WayRay, ces solutions franchiront une nouvelle étape vers les voitures connectées: leur marché croît déjà dix fois plus vite que l'ensemble du marché automobile.