Conceitos dos Dados do Gerenciamento de Estradas

Os modelos de dados do Dados do Gerenciamento de Estradas são criados combinando diferentes fontes de informações para fornecer insights sobre o congestionamento de estradas.

Congestionamento da via

Os modelos de dados do Dados do Gerenciamento de Estradas para duração da viagem e leitura de velocidade são criados combinando diferentes fontes de informação:

  • Dados agregados do Maps:a fonte mais importante são os dados agregados e anonimizados do Google Maps, que permitem calcular a velocidade em tempo real dos veículos nas vias do mundo todo.

  • Dados históricos de trânsito:com o tempo, os dados agregados do usuário são usados para criar padrões históricos de trânsito, que ajudam o sistema a entender o trânsito "normal" de uma via específica em qualquer horário e dia da semana.

  • Dados complementares:os dados históricos são combinados com outros dados, incluindo informações de terceiros de parceiros, como departamentos de transporte locais, além de feedback em tempo real de usuários do Maps que relatam incidentes, como acidentes ou obras.

A IA combina essas fontes de informações para entender as condições atuais com dados em tempo real e fornecer previsões básicas com dados históricos. Essa fusão é fundamental para a previsão de rotas, por exemplo:

  • Trajetos curtos dependem muito de informações atuais e em tempo real.
  • As rotas mais longas usam modelagem de IA avançada, em que os segmentos próximos são previstos usando dados em tempo real, enquanto os segmentos mais distantes dependem mais de padrões históricos.
  • As vias com sinais em tempo real limitados dependem mais dos dados históricos para prever lentidões.

Intervalos de leitura rápida

Um intervalo de leitura de velocidade (SRI, na sigla em inglês) é um trecho contíguo de uma rota em que o tráfego se enquadra em uma única categoria de velocidade. Juntos, os intervalos de leitura de velocidade de um trajeto cobrem todo o percurso, da origem ao destino.

Categorias de velocidade

As categorias de velocidade se alinham com as cores mostradas na camada de trânsito do Google Maps:

Categoria de velocidade Cor do trânsito no Google Maps Descrição
NORMAL Verde O trânsito está fluindo normalmente, sem lentidão.
SLOW Amarelo Um ponto de lentidão foi detectado, mas ainda não há um engarrafamento.
TRAFFIC_JAM Vermelho Um congestionamento é detectado.
TRAFFIC_JAM_HEAVY Vermelho-escuro Um congestionamento intenso é detectado. Disponível a partir de 8 de outubro de 2026 apenas em intervalos de leitura dinâmica com base em compensação (speed_reading_offsets).

Formatos

  • Intervalos de leitura de velocidade com base em deslocamento (speed_reading_offsets): cada intervalo é demarcado por start_offset (inclusivo) e end_offset (exclusivo), medidos em metros desde o início do trajeto. O end_offset de cada intervalo é igual ao start_offset do intervalo subsequente.

    Por exemplo, um trajeto de 100 metros em que os primeiros 80 metros têm uma redução de velocidade e os 20 metros restantes fluem normalmente é representado como:

    start_offset end_offset speed
    0 80 SLOW
    80 100 NORMAL

  • Intervalos de leitura de velocidade com base em coordenadas (speed_reading_intervals, legado): cada intervalo é definido por coordenadas de polilinhas (interval_coordinates). Nesse formato, os engarrafamentos intensos (vermelho escuro) são informados como TRAFFIC_JAM. TRAFFIC_JAM_HEAVY nunca é usado. Esse campo legado pode deixar de ser preenchido em 9 de novembro de 2026 ou depois dessa data. Use speed_reading_offsets.

Para detalhes do esquema, consulte Dados de trânsito em tempo real e a tabela recent_roads_data.

Tabelas do BigQuery

Para consultar os dados acumulados de duração da viagem e intervalos de leitura de velocidade, consulte a tabela historical_travel_time e a tabela recent_roads_data no BigQuery.