Verkehrsstau
Die Datenmodelle für die Dauer und Geschwindigkeit von Fahrten in Roads Management Insights basieren auf einer Kombination aus verschiedenen Informationsquellen:
Aggregierte Kartendaten:Die wichtigste Quelle sind aggregierte, anonymisierte Daten aus Google Maps. Damit kann Google Maps die Echtzeitgeschwindigkeit von Fahrzeugen auf Straßen weltweit berechnen.
Bisherige Verkehrsdaten:Im Laufe der Zeit werden die aggregierten Nutzerdaten verwendet, um bisherige Verkehrsmuster zu erstellen. So kann das System den „normalen“ Verkehr für eine bestimmte Straße zu einer bestimmten Uhrzeit und an einem bestimmten Wochentag ermitteln.
Zusätzliche Daten:Verlaufsdaten werden mit anderen Daten kombiniert, darunter Drittanbieterinformationen von Partnern wie lokalen Verkehrsbehörden sowie Echtzeit-Nutzerfeedback von Maps-Nutzern, die Vorfälle wie Unfälle oder Baustellen melden.
KI kombiniert diese Informationsquellen, um mit Echtzeitdaten die aktuellen Bedingungen zu erfassen und mit Verlaufsdaten Prognosen zu erstellen. Diese Kombination ist entscheidend für die Vorhersage von Routen, z. B.:
- Kurze Routen hängen weitgehend von aktuellen Echtzeitinformationen ab.
- Bei längeren Routen wird fortschrittliche KI-Modellierung verwendet. Dabei werden nahegelegene Segmente anhand von Echtzeitdaten vorhergesagt, während weiter entfernte Segmente stärker auf Verlaufsmustern basieren.
- Bei Straßen mit wenigen Echtzeitsignalen wird stärker auf Verlaufsdaten zurückgegriffen, um Verlangsamungen vorherzusagen.
Intervalle für schnelles Lesen
Ein Intervall für die Geschwindigkeitsmessung (Speed Reading Interval, SRI) ist ein zusammenhängender Abschnitt einer Route, in dem der Traffic in eine einzelne Geschwindigkeitskategorie fällt. Die Geschwindigkeitsmessintervalle einer Route decken die gesamte Route vom Start- bis zum Zielort ab.
Geschwindigkeitskategorien
Die Geschwindigkeitskategorien entsprechen den Farben, die in der Verkehrsebene von Google Maps angezeigt werden:
| Geschwindigkeitskategorie | Farben für die Verkehrslage in Google Maps | Beschreibung |
|---|---|---|
NORMAL |
Grün | Der Verkehr fließt reibungslos. Es ist keine Verlangsamung zu erkennen. |
SLOW |
Gelb | Es wurde eine Verlangsamung erkannt, aber es hat sich kein Stau gebildet. |
TRAFFIC_JAM |
Rot | Es wurde ein Stau erkannt. |
TRAFFIC_JAM_HEAVY |
Dunkelrot | Es wurde ein starker Stau erkannt. Ab dem 8. Oktober 2026 nur in offsetbasierten Intervallen für das schnelle Lesen (speed_reading_offsets) verfügbar. |
Formate
Offsetbasierte Intervalle für Geschwindigkeitsmessungen (
speed_reading_offsets): Jedes Intervall wird durchstart_offset(einschließlich) undend_offset(ausschließlich) abgegrenzt, gemessen in Metern ab dem Start der Route. Dasend_offsetjedes Intervalls entspricht demstart_offsetdes nachfolgenden Intervalls.Eine 100‑Meter-Route, auf der die ersten 80 Meter verlangsamt sind und die restlichen 20 Meter normal verlaufen, wird so dargestellt:
start_offsetend_offsetspeed080SLOW80100NORMALKoordinatenbasierte Intervalle für die Geschwindigkeitsmessung (
speed_reading_intervals, Legacy): Jedes Intervall wird durch Polylinienkoordinaten (interval_coordinates) definiert. In diesem Format werden starke Staus (dunkelrot) alsTRAFFIC_JAMgemeldet.TRAFFIC_JAM_HEAVYwird nie verwendet. Dieses alte Feld wird möglicherweise ab dem 9. November 2026 nicht mehr ausgefüllt. Verwenden Sie stattdessenspeed_reading_offsets.
Weitere Informationen zum Schema finden Sie unter Echtzeit-Straßendaten und in der Tabelle recent_roads_data.
BigQuery-Tabellen
Wenn Sie die gesammelten Daten für die Dauer von Fahrten und die Intervalle für das Ablesen der Geschwindigkeit abfragen möchten, sehen Sie sich die Tabelle historical_travel_time und die Tabelle recent_roads_data in BigQuery an.