Utfordringer ved sanntids trafikkinformasjon

Sanntids trafikkvarsling og dynamisk endring av kjørerute er noe produsentene av navigasjonssystemer kappes om å levere, men pr. i dag er det få, om noen, fullgode systemer på markedet. Vi har tatt en titt på utfordringene som møter de som vil levere nøyaktige og gode trafikkdata og hva fremtiden vil bringe.

Det finnes i dag flere systemer for sanntids trafikkvarsling på markedet, fra overføring via FM-nettet (TMC), overføring via mobilnettet (som f.eks. TomTom sin HD Traffic tjeneste) og ned til relativ simpel varsling i form av å gi trafikantene beskjed via store lystavler langs veien. I tillegg finnes det «offline» metoder, som bare tar hensyn til historiske trafikkdata på det aktuelle stedet, som f.eks. TomTom sin IQ Routes teknologi. Felles for alle disse metodene er at de bare dekker et ytterst begrenset omfang av veinettet og at de langt fra tilbyr sanntidsvarsling, i beste fall kan tjeneste kalles semi-sanntids.

Viktige faktorer for en god trafikkvarsling

Det er tre hovedfaktorer som gjør om en trafikkvarslingstjeneste vil fungere optimalt eller ikke; Forsinkelsen fra en hendelse oppstår til meldingen er mottatt hos trafikanten, dekningsområdet for tjenesten og antallet brukere som bidrar med trafikkdata til tjenesten.

Meldingsforsinkelse
Distribusjonen av nye meldinger må skje veldig raskt. For brukeren har det lite hensikt å få vite om en kø eller et trafikkuhell 5 minutter etter at han faktisk har nådd lokaliteten for hendelsen. Da er det som oftest for sent å snu og forsinkelsen er et faktum.

Tester gjort av firmaet IntelliOne viser at det i praksis tar 7.5 minutter fra en hendelse skjer til lystavler langs veien er oppdatert og ber trafikanten velge en annen rute. Tilsvarende tid for TomTom sin traffic tjeneste er 10-12 minutter, mens det for meldinger distribuert via TMC kan være helt opp til 30 minutter forsinket.

Dekningsområde
Det er i dag stor forskjell på hvor stor en andel av veinettet som faktisk er dekket av en gitt varslingstjeneste. Mange vil nok hevde at trafikkvarslingen er viktigst langt de største veiene, da flest brukere vil få glede av varslingen her. Dette er naturligvis sant, men det hjelper deg lite, den dagen du misser et viktig møte fordi du ble stående i kø på en mindre beferdet vei, pga. et uhell.

Dårligst dekning gir metoden med sensorer/scannere langs veien og informasjon via lysskilt, som bare dekker de aller største veiene i de største byene. Fordelen er at alle trafikkanter har tilgang til tjenesten, uansett hva de måtte ha av teknisk utstyr i bilen. Meldinger sendt via TMC er i stor grad også basert på data fra fysiske sensorer langs veien, men i tillegg blir det gjerne tilføyd en del rapporter manuelt i systemet, fra bl.a. overvåkingssentraler og servicepersonell langs veien. På tross av dette er utbredelsen uansett svært begrenset.

TomTom sin HD Traffic tjeneste gir en noe bedre dekning. I de områdene der tjenesten er aktiv, dekker den gjerne de fleste motorveier i både tett- og spredtbygde strøk.

Antall bidragsytere til tjenesten
Et annet viktig aspekt for en trafikkvarslingstjeneste er antall brukere som bidrar med data. Hvis bare noen få av de trafikantene som ferdes langs en vei, rapportere trafikksituasjonen, blir det vanskelig å få et stort nok tallmateriale til å kunne detektere hvor og når forsinkelser oppstår. Pr. i dag er de tre mest brukte metoder for innsamling av data:

- Sensorer langs veien: Dette er primært radere og scannere som kontinuerlig måler trafikkmengden på et gitt punkt. Der slike sensorer finnes vil mengden data som samles inn være høy, i teorien registreres jo hver eneste bil som passerer punktet. Ulempen er at det er dyrt å installere og drifte slike sensorer og utbredelsen vil derfor aldri bli veldig høy.

- Sending av data fra navigasjonssystem via mobilnettet. Dette er en metode som bl.a. amerikanske Dash benytter. Her sendes informasjon om posisjon og hastighet via GPRS til en sentral server. Fordelen er at posisjoneringen på slike data er veldig bra, da denne er funnet ved å bruke GPS. Ulempene er imidlertid flere; Det er en kostnad forbundet med å overføre dataene, man må overtale hver enkel bruker om at de bør tillate utsending av dataene og ikke minst er det personvernshensyn å ta. Brukeren bak dataene er enkel å identifisere og det er vel få som føler seg komfortabel med tanken på at «noen» konstant overvåker hvor du befinner deg.

- Tapping av data fra GSM-nettet: Alle påslåtte mobiltelefoner kommuniserer jevnlig med den nærmeste basestasjonen. Denne kommunikasjonen kan benyttes til å beregne omtrentlig posisjon og hastighet til den enkelte mobiltelefonen, og disse dataene kan benyttes i trafikkvarslingssystemet. Fordelen er et det er enkelt å få data fra mange brukere. Ved å inngå et samarbeide med teleselskapene kan data fra potensielt alle abonnenter i nettet logges. Dette er metoden som bl.a. TomTom benytter som grunnlag i deres mest avanserte varslingstjenester.

Hvilken metode er best egnet?

Det hersker liten uenighet i bransjen om at tapping av data fra mobilnettet er den metoden som gir den beste og raskeste trafikkvarslingstjenesten. Det finnes imidlertid flere metoder for å sniffe posisjonsdata fra mobilabonnentene og ikke alle er like gode. Jo nærmere avsenderen man logger dataene, jo raskere vil man kunne registrere potensielle trafikksituasjoner og distribuere meldinger om disse til brukerne.

Nedenstående illustrasjon viser mobilnettet, fra telefonene koplet til nettet, via basestasjonene til det bakenforliggende systemet som knytter nettet sammen. De blå boksene indikerer aktuelle steder å hente posisjonsdata fra.

 

(1) Alle basestasjoner i et gitt område er koplet mot en basestasjon-kontroller, som styrer trafikken mellom den enkelte basestasjonen og det bakenforliggende nettet. Alle abonnenter koplet til nettverket kommuniserer med en slik kontrollboks 2 ganger pr. sekund, uansett om linjen er aktiv eller ikke. Ved å kople seg inn på linjen mellom basestasjonen og kontrolleren vil man derfor kunne sniffe omtrentlig posisjon til hver eneste telefon i nettverket to ganger hvert sekund. Dette gir en svært god oppløsning på dataene og mulighet for å detektere generelle endringer i trafikkhastigheten raskt. Utfordringene er imidlertid flere; For det første er det snakk om å håndtere enorme datamengder. Bare rundt Oslo kan vi anta at det er min. 200.000 mobiler koplet opp mot Telenors nett, noe som vil gi ikke mindre enn 24 millioner nye sett med data å analysere, hvert eneste minutt. Dette, i tillegg til kostnaden ved å installere og drifte utstyret som skal logge trafikken, gjør at løsningen er kostbar.

(2) En noe rimeligere variant, som bl.a. TomTom benytter for innsamling av deres trafikkdata, er å benytte et såkalt Lb-interface, som finnes på basestasjons-kontrollerne. Dette er en softwarebasert løsning som ikke sniffer alle data som passerer gjennom nettverket, men bare et lite tilfeldig utvalg. På denne måten reduseres datamengden betraktelig, men samtidig øker også forsinkelsen fra en hendelse i trafikken oppstår og til melding om dette er distribuert til brukerne. Dette gjør at løsningen bare er velegnet på større veier med mye trafikk.

(3) Sist men ikke minst, er det mulig å sniffe data lengre bak i mobilnettet. Dette er imidlertid en teknikk som bare analysere en minimal mengde av den totale trafikken i nettet og forsinkelsen er svært høy. Metoden er derfor lite velegnet til innsamling av data for trafikkvarsling.

Hva vil fremtiden bringe?

Innsamling av trafikkdata er svært kostnadskrevende, samtidig som det er et enormt markedspotensiale. Betalingsvilligheten blant brukerne er høy, hvis de får et system som er stabilt, raskt og gir få feilrapporter. Mange vil hevde at slike tjenester ikke finnes i dag, noe som underbygges av antall abonnenter på dagens trafikkvarslingstjenester. Dagens tjenester er rett og slett ikke gode nok til at majoriteten av brukerne er villige til å åpne lommeboken.

Et viktig spørsmål er hvem som eier dataene som flyter gjennom mobilnettet. Mobilopperatørene vil naturligvis hevde at det gjør de, og det er høyst sannsynlig at de på sikt vil ta seg betalt for slike data. TomTom har på mange måter vært en pioner på dette området i Europa, og har inngått avtaler med flere teleselskaper. Om og isåfall hva de betaler for denne tilgangen er ikke kjent, men at de betaler for dataene er overveiende sannsynlig.

På mange måter kan man sammenligne trafikkdata med kartdata; Det er kostnadskrevende å samle inn dataene, men samtidig er det potensielle antall kunder stort. Dette har medført at det i dag bare er to store globale leverandører av kartdata, Navteq og Tele Atlas. Det er ikke usannsynlig at tilsvarende vil skje med trafikkdata og bare noen få tilbydere vil ha finansielle muskler til å tilby en internasjonal tjeneste, og at den enkelte leverandøren av tjenesten til sluttbrukeren vil kjøpe informasjonen via denne tilbyderen. Noen hevder at TomTom allerede posisjonerer seg for dette og vil benytte deres nylig oppkjøpte Tele Atlas for lansering og distribusjon av en slik tjeneste.

Uansett hva fremtiden bringer hersker det liten tvil om at trafikkvarsling vil bli et prioritert satsningsområde for mange produsenter av navigasjonssystemer i fremtiden og at markedet er mer enn modent for slike tjenester.