TomTom visualiseert de drukte op de wegen
23 december 2013 [08:46], 14258 views
Door Redactie

TomTom visualiseert de drukte op de wegen

Goede verkeersinformatie is niet meer weg te denken. Op basis van deze informatie bepalen reizigers hun tijdstip van vertrek en hun route, maken zij hun keuze tussen auto en openbaar vervoer, en bepalen zij soms ook óf zij überhaupt wel weg zullen gaan. De informatie waarop dergelijke beslissingen worden genomen, is een mix van ervaring, verkeers- en weersverwachtingen en actuele (file)informatie. 'Meten is weten' en gebruikmakend van de actuele meetgegevens die TomTom's navigatiesystemen voortdurend doorgeven, speelt dit bedrijf een belangrijke rol in die gegevensvoorziening. Daarbij gaat het om zeer veel, dynamische en actuele data, ofwel Big Data.

Carlo van de Weijer, Vice President Traffic Solutions van TomTom legt uit hoe dit werkt.

(Dit artikel is eerder gepubliceerd in het boek: 'Visualiseren is Vooruitzien, de kracht van visualisatie', onderdeel van de serie Future Bright. Het boek is te bestellen bij SAS of hier te downloaden als e-book). 

Van bovenaf ziet ons wegennet er tijdens de spits uit als krioelende mieren. Druk verkeer in allerlei richtingen, voor een deel gestructureerd langs vaste banen en ook veel verkeer in afwijkende richtingen. Alleen lijken mieren het fenomeen filevorming niet echt te kennen.

Als verkeersdeelnemers functioneren wij mensen allemaal autonoom, hebben wij allemaal onze eigen bestemming en communiceren weggebruikers onderling nauwelijks. Daarvoor hebben we onze navigatiesystemen die ons helpen om zo snel of zo efficiënt mogelijk onze bestemming te bereiken. Naast vaste informatie zoals de kaart van ons wegennet, speelt daarin ook dynamische informatie over tijdelijke wegaanpassingen/versperringen, filevorming en filesnelheden een steeds belangrijkere rol.

Big Data
Daarbij gaat het om grote hoeveelheden snel veranderende gegevens die allemaal bewaard blijven. Die enorme stroom van datapoints zorgt voor een sterk groeiende gegevensverzameling.
Carlo van de Weijer: “TomTom gebruikt voor de navigatieberekening de gegevens uit miljarden historische en actuele metingen. Die metingen zijn de gegevens die we doorkrijgen van de tachtig miljoen navigatiesystemen die we wereldwijd aan onze klanten hebben geleverd. Een groot deel daarvan genereert een voortdurende datastroom van miljarden meldingen per dag. Hun navigatiesystemen zijn direct verbonden met onze backoffice en met de ingebouwde ‘connected navigation sharing’ verzamelen we gegevens over de snelheid van onze gebruikers op de weg. Dit zegt ons veel over mogelijke filevorming op de betreffende verkeerslocaties. Verder kunnen de gebruikers zelf verbeteringen aan de kaart aanbrengen die we dan geschikt maken voor algemeen gebruik zodat we die informatie kunnen delen met de overige gebruikers. Dit levert ons duizenden verbeteringen per dag op. Samen met de miljarden snelheidsmetingen die we ontvangen, kunnen wij kleine infrastructurele aanpassingen in onze kaartinformatie automatisch zien en doorvoeren. Zo zien we bijvoorbeeld heel snel of ergens een rotonde is aangelegd ter vervanging van een gewone kruising. Of als een nieuw weggedeelte of viaduct in gebruik is genomen zien we dat meteen via onze community.”

Veel bronnen
De meest interessante informatie komt van een groeiend aantal zogeheten ‘connected’ navigatiesystemen. Er zijn ruim zes miljoen van dit soort navigatiesystemen voorzien van een eigen SIM-kaart die om de 1 tot 3 minuten ‘floating car data’ (FDC) over de snelheid op de weg levert. “Al die verkeersdata uit nu al 28 landen, verwerken wij hier in ons backoffice. De informatie die daar uitgehaald wordt, gaat vervolgens weer terug naar de gebruikers in het betreffende land om hen daar beter door het verkeer te leiden.”

Verkeersinformatie komt niet alleen uit deze eigen bronnen. “In diverse landen werken we nauw samen met Vodafone en verwerken we de locaties van de mobiele telefoons die daar actief zijn. In sommige landen nemen we data af van bedrijven die ‘floating car data’ bezitten. Ook hierbij gaat het natuurlijk om grote aantallen vergelijkbare gegevens die onderling met elkaar overeen moeten komen. Het mag natuurlijk niet zo zijn dat één enkele bestuurder die langzaam rijdt of even stopt om te bellen, tot gevolg heeft dat wij een filemelding afgeven voor zijn locatie.”

Overheden
“TomTom gebruikt in landen waarin we pas kort actief zijn en waar nog relatief weinig eigen ‘connected systemen’ rondrijden vaak tijdelijk overheidsdata. Daarbij worden steeds vaker open standaarden gebruikt zodat de retourinformatie steeds eenvoudiger wordt. Door de combinatie van deze data is in de toekomst het gebruik van detectielussen in het wegdek overbodig. Belangrijke aanvullende informatie is journalistieke data over de oorzaak van een file of de melding dat er een rijstrook is afgesloten. Behalve informatie over de vertraging wil de gebruiker ook graag de oorzaak weten, deels uit nieuwsgierigheid en deels om de duur van de vertraging in te kunnen schatten. Deze journalistieke data krijgen wij in Nederland van de ANWB, politie of Rijkswaterstaat. Informatiebronnen als Twitter helpen ook mee maar zijn moeilijker te gebruiken omdat het filteren van de informatie lastig is te automatiseren. We kijken natuurlijk wel naar de potentie van nieuwe media, maar we willen zoveel mogelijk inzetten op passief gegenereerde informatie. Tijdens het rijden moet de bestuurder aandacht hebben voor het verkeer en niet voor zijn Twitteraccount. Onze missie is immers om mensen veilig, snel en comfortabel van A naar B te krijgen.”

Visualisering
De visualisering van alle gegevens gebeurt op verschillende manieren. In de eerste plaats is alle informatie direct zichtbaar op de schermen in het verwerkingscentrum van TomTom. Daar zijn de verkeersstromen op de wegen live zichtbaar. Daarnaast is er voor Nederland  sprake van een informatie-uitwisseling met andere partijen zoals de ANWB en Rijkswaterstaat, die zich onder meer richt op de verkeersdoorstroming in ons land. Door onze informatie naast de eigen waarnemingen te leggen, maakt Rijkswaterstaat de informatie zichtbaar via grote led-schermen langs de snelwegen en matrixborden waarop de maximum snelheid en de afsluiting/openstelling van spitsstroken en extra rijstroken worden aangegeven. En op een derde niveau is er natuurlijk de weergave bij de eindgebruiker op zijn navigatiesysteem. Die krijgt alleen de voor hem relevante informatie te zien die direct verband houdt met zijn route.

 “Navigatieadviezen worden steeds betrouwbaarder. Niet alleen door de continue verwerking van de steeds groeiende hoeveelheid verkeersdoorstromingsgegevens, alsook door de doorlopende verbeteringen, aanvullingen en verfijningen van ons kaartmateriaal. Een ontwikkeling die we voor een deel kunnen toeschrijven aan de Big Data-inspanningen van de mensen in ons backoffice én die mogelijk is dankzij de TomTom-gebruikers die hun informatie hiervoor willen delen.”

ScreenHunter_107 Dec. 02 14.50 

 

Reacties

NVWA creëert maatschappelijke impact met data analytics
23 december 2019 [10:39], 426 views

NVWA creëert maatschappelijke impact met data analytics

Met behulp van het SAS Platform realiseert de NVWA enerzijds diepgaande inzichten voor de verschillende domeinen en wordt de kennis tegelijkertijd organisatiebreed g [...]

 

Lees meer  

Cassave Case van D[N]A Lab
2 mei 2019 [10:23], 2454 views

Cassave Case van D[N]A Lab

Het D[N]A Lab, geïnitieerd en ondersteund door SAS, heeft samen met voedseltechnoloog en ondernemer Bart van Schie de ‘Cassave Challenge’ aangedragen voor de Global Entrep [...]

 

Lees meer  

De stap na self-service BI: visual analytics
31 juli 2018 [11:00], 3315 views

De stap na self-service BI: visual analytics

Traditionele rapporten met lijstjes zijn niet langer afdoende zijn. Wie op zoek wil gaan naar dieperliggende oorzaken van problemen of nieuwe kansen in de markt, wil [...]

 

Lees meer  

UMC Utrecht maakt gebruik van data-analyse om infecties bij premature baby's proactief te behandelen of voorkomen
23 juli 2018 [04:18], 5264 views

UMC Utrecht maakt gebruik van data-analyse om infecties bij premature baby's proactief te behandelen of voorkomen

Machine learning en kunstmatige intelligentie (AI) steeds belangrijker voor de gezondheidszorg. Daarom gebruikt het UMC Utrecht data-analyse om ervoor te zorgen dat zij di [...]

 

Lees meer  

Zilveren Kruis verbetert zorgkwaliteit door datagedreven aanpak
11 juli 2018 [03:25], 2751 views

Zilveren Kruis verbetert zorgkwaliteit door datagedreven aanpak

Met zoveel verschillende dochterondernemingen is het voor Zilveren Kruis cruciaal dat ze één gecentraliseerd platform hebben die alle verschillende ondernemingen bin [...]

 

Lees meer  

Frankrijk of België - analyse van de halve finalisten
10 juli 2018 [10:03], 6675 views

Frankrijk of België - analyse van de halve finalisten

SAS heeft samen met zijn partner SciSports de sterke punten van de resterende vier teams van het WK voetbal geanalyseerd. Een analyse van de Franse en B [...]

 

Lees meer  

Datavisualisatie brengt humanitaire problemen in beeld
10 april 2018 [06:59], 4862 views

Datavisualisatie brengt humanitaire problemen in beeld

SAS heeft de krachten gebundeld met Global GoalsCast om de ernstige problemen waarmee de mensheid wordt geconfronteerd in beeld te brengen met datavisualisaties.

 

Lees meer  

Datavisualisatie helpt spoorbedrijven met slim asset management
24 januari 2018 [10:10], 4602 views

Datavisualisatie helpt spoorbedrijven met slim asset management

Slim en strategisch asset management inrichten bij spoorbedrijven? Lees hoe DEKRA Rail datavisualisatie toepast.  

 

Lees meer  

Rampenbestrijding gebaat bij data-analyse over gedrag  donateurs
20 september 2017 [08:55], 14312 views

Rampenbestrijding gebaat bij data-analyse over gedrag donateurs

Amerika en de Caraïben zitten midden in het orkaanseizoen. Om te zorgen dat donaties aan slachtoffers goed terecht komen gebruikt Fidelity Charitable SAS Visual Anal [...]

 

Lees meer  

Hoe je als controller een citizen data scientist wordt
4 september 2017 [09:27], 8598 views

Hoe je als controller een citizen data scientist wordt

Hoe krijgt een controller de vereiste inzichten uit data zonder een technisch expert te zijn? Het antwoord: ontwikkel je tot citizen data scientist.

 

Lees meer