Яндекс такси автомобили для работы в такси: Лучшее авто для Яндекс такси 🏆 На чем лучше работать

Чтобы дать рекомендацию, алгоритм анализирует все точки из истории поездок пользователя и присваивает каждой из них оценку. Балл увеличивается, если пользователь часто совершает поездки в эту точку или обратно. Самые высокие баллы присваиваются точкам, куда пользователь отправился в одно и то же время из того же места, где он находится в данный момент.

Если пользователь не выбирает предложенный пункт назначения для поездки, а вместо этого выбирает ввод пункта назначения вручную, оценка этой точки снижается. Таким образом, рекомендации постоянно изучаются.

Алгоритм также учитывает город, в котором находится пользователь. В Москве пользователь получает московские рекомендации. Например, когда пользователь летит в Тель-Авив, рекомендации отражают местные направления.

5. Возможные маршруты до пункта назначения строятся для выбора оптимального

Как только пользователь выбирает пункт назначения, алгоритмы Яндекс.Такси по дорожному графу просчитывают несколько оптимальных маршрутов от пункта выдачи до пункта назначения до выбрать лучший на основе нескольких параметров, включая расстояние и время в пути.

Алгоритм также рассчитывает время прибытия автомобиля не только в выбранную пользователем точку А, но и на все пересечения с дорогами для движения транспорта в радиусе трехминутной пешей прогулки.

Если алгоритм обнаружит, что время посадки или время в пути можно сэкономить более четырех минут, что, в свою очередь, снижает стоимость поездки, он предложит пассажиру воспользоваться другим пунктом посадки. Например, переход через дорогу, чтобы такси не приходилось разворачиваться на главной дороге.

Поиск оптимальной начальной точки маршрута

6. Рассчитывается точная стоимость поездки

Также определяется оптимальный маршрут для расчета стоимости поездки и показа ее пользователю перед заказом поездки. Алгоритм также должен вычислять его очень точно. Если стоимость слишком высока, есть риск потерять гонщика. Если он опускается слишком низко, водитель остается недовольным.

При расчете стоимости алгоритм учитывает количество поворотов на маршруте, их сложность, среднюю скорость движения, наличие выбранных полос и многие другие факторы. Именно поэтому стоимость поездки может существенно различаться на разных сторонах улицы и даже на расстоянии нескольких метров друг от друга: ведь водителю приходится выполнять множество различных маневров.

Пробки также влияют на стоимость поездки. Более того, алгоритмы машинного обучения не просто учитывают текущие узкие места; они также учитывают прогнозируемые пробки на маршруте. Если вам нужно рассчитать 45-минутную поездку, которая начинается за 10 минут до часа пик и проходит по перегруженным улицам, алгоритм рассчитает стоимость поездки на основе прогноза.

Но, пожалуй, самым большим фактором, влияющим на стоимость поездки, является соотношение спроса и предложения. В утренний час пик в любом городе может возникнуть нехватка водителей: людей, желающих добраться до работы, больше, чем автомобилей для их перевозки. У сервисов есть два варианта поведения: они ничего не могут сделать, а значит, свободные машины быстро закончатся, часть пассажиров просто никуда не поедет, а вызов такси превращается в лотерею.

Для Яндекс.Такси важна надежность. Клиент всегда должен быть в состоянии найти поездку. Поэтому сервис автоматически увеличивает стоимость поездки в часы пик, чтобы перераспределить часть спроса на более поздние временные интервалы и, конечно же, привлечь больше водителей в район с повышенным спросом. Когда это происходит, множитель всплеска быстро исчезает.

Стоимость поездки из определенной точки увеличивается с минимальным приращением. Водители могут узнавать о растущем спросе через приложение «Таксометр». На нем показана карта города, разбитая на шестиугольники площадью примерно 2 км², которые окрашиваются в разные оттенки фиолетового — от светлого до темного — в зависимости от спроса.

Сервис и его партнерские таксомоторные компании рассылают уведомления водителям, которые не вышли в интернет, но оказались в зоне повышенного спроса. В некоторых случаях — напр. во время сильных снегопадов или чрезвычайных ситуаций — Яндекс.Такси рассылает массовые уведомления, в том числе смс-сообщениями и звонками.

В компании есть ситуационный центр, который следит за событиями в городах и прогнозирует увеличение спроса, например, после спортивных соревнований или во время надвигающейся бури или снегопада. Водители могут просматривать новостную ленту в Таксометре, чтобы заранее узнавать о перекрытии дорог и мероприятиях, а также ездить в точки с повышенным спросом.

Повышенный спрос впервые наблюдается в классе обслуживания «Эконом» — самом популярном классе обслуживания в Яндекс.Такси. В часы пик стоимость проезда в эконом-классе может превысить стоимость проезда в комфорте. Однако разница в цене вскоре быстро сократится из-за того, что все больше пользователей начнут заказывать «Комфорт» вместо «Эконом».

Утренний час пик – это время, когда ощущается нехватка водителей, независимо от того, сколько их в сети.

Множитель перенапряжения рассчитывается в режиме реального времени, поэтому стоимость поездки может меняться несколько раз в секунду. Количество доступных автомобилей и интенсивность заказов меняются так же быстро в районе, где производится заказ.

Чтобы вычислить множитель перенапряжения, Яндекс.Такси решает систему стохастических дифференциальных уравнений вокруг точки, где находится пользователь, и этот процесс также выполняется в режиме реального времени. Алгоритм смотрит на количество доступных автомобилей, прогнозирует, сколько автомобилей скоро появится в сети или станет доступным, сколько людей ищут автомобиль, сколько поездок они заказывают и так далее.

Множитель, выбранный алгоритмом, определяет количество пользователей, которые откладывают поездку или полностью отменяют ее, количество водителей, прибывающих в зону с повышенным спросом, и то, как быстро можно обработать повышенный спрос. Машинное обучение начинает работать с этими значениями.

Москва — город, в котором все работает круглосуточно. Никто не назначает встречи на 9:12. Обычно они договариваются встретиться в 9:00. Поэтому за 15–20 минут до начала рабочего дня люди начинают заказывать такси, и спрос резко возрастает. Наиболее ярко это проявляется в час пик перед началом рабочего дня.

Если вы хотите сэкономить на поездке на работу утром, не уходите на 40 минут после часа (например, в 8:40). Это самое пиковое время. Лучше всего заказывать поездку немного раньше, например, в 8:20, или чуть позже, например, в 9.:10. К тому времени очень много машин освобождается от заказов развозить людей на работу в 9:00.

7. Алгоритм выбирает наиболее подходящего водителя из числа ближайших

Алгоритм уже сделал это при открытии приложения. Однако с тех пор прошло несколько десятков секунд. Водители, которые были там, уже покинули район или изменили свое местоположение. Система снова начинает оценивать ситуацию, чтобы выбрать наиболее подходящих водителей для поездки. Однако, казалось бы, очевидный вариант предложить поездку ближайшему водителю не всегда лучший вариант.

Система основывается главным образом на ETA (расчетное время прибытия) в минутах до клиента. Поскольку в данный момент может быть несколько водителей с одинаковым расчетным временем прибытия, система учитывает и некоторые другие показатели, например, рейтинг водителя на основе отзывов и процент принятых и выполненных заказов.

Затем система анализирует время, когда последние GPS-координаты были получены от водителей, чтобы определить их точность. Если смартфон или планшет водителя несколько секунд назад передал в систему информацию о местоположении, алгоритм понимает, что водитель может сразу отреагировать на предложенный заказ.

Если в течение нескольких минут система не получает никаких координат от машины, она поймет, что дозвониться до водителя будет сложнее. Водитель может ехать в туннеле или в зоне с плохим покрытием.

Направление автомобиля также учитывается и используется для прогнозирования его доступности. Например, если планшет отправил координаты 15 секунд назад, а водителю поступило предложение о поездке, на которое у него есть 15 секунд, чтобы ответить. За эти 30 секунд водитель мог уже проехать необходимый поворот или перестать быть ближайшим к пользователю водителем, если он едет по трассе (например, Западному скоростному диаметру в Санкт-Петербурге или МКАД).

Существуют факторы, связанные с местонахождением автомобиля. Допустим, у нас есть два водителя с одинаковым ETA и другими показателями. Один из них находится в зоне с повышенным спросом, а второй — в зоне, где почти нет заказов. Очевидно, лучше дать команду второму водителю вывести его из этой зоны. Конечно, он мог бы покинуть этот район сам, но это увеличило бы его мертвый пробег. При прочих равных мы хотели бы избежать этого.

Когда заказ принят и водитель начинает движение к клиенту, пользователь может отслеживать, где находится автомобиль на карте. Когда машина подъезжает и водитель нажимает «Начать поездку» на своем планшете, начинается лучший вид пробега — когда водитель перевозит пассажира.

8. Алгоритм оценивает точность построенного маршрута

Во время поездки алгоритм сравнивает построенный маршрут с реальным графиком движения транспорта. Это необходимо для оценки работоспособности роутера и выявления проблемных участков дороги. Например, если все водители избегают поворота на улицу, рекомендованную навигатором, алгоритм понимает, что этот участок перекрыт. Это сигнал как для алгоритма, так и для разработчиков о том, что необходимо определить причину, по которой этого поворота избегают.

Например, в Риге есть улицы, на которые можно свернуть только в определенное время. Алгоритм учитывает эти уникальные особенности на маршрутах и ​​вносит коррективы. Кроме того, водители помогают обновлять дорожный граф, например, отправляя немедленные уведомления о шлагбаумах в жилых районах.

***

Поиск водителей, построение маршрутов, расчет стоимости поездки и выбор оптимальных точек посадки — это лишь основные этапы работы Яндекс. Такси. Сервис выполняет еще около миллиона мелких вычислений, корректировок и операций, которые происходят на каждом этапе.

За время, которое проходит с момента открытия приложения и поиска водителя до момента, когда машина едет к пользователю, Яндекс.Такси использует несколько интерфейсных связей с сервисами Яндекса, такими как Карты и Навигатор. Кроме того, чтобы приложение продолжало отвечать и не тормозило, все расчеты и соединения должны обрабатываться за 300–400 миллисекунд.

Окликните беспилотное такси: «Яндекс» запускает в России «первые в Европе» беспилотные такси

AR + VR

• Лучшие VR-гарнитуры для игр, метавселенной и не только
• Meta Quest Pro — это работа, а не игра (пока)
• По словам генерального директора Autodesk Эндрю Анагноста, метавселенная должна решить одну большую проблему.
• Лучшие очки AR: гарнитуры AR и XR профессионального уровня

Российский технологический гигант «Яндекс» начал тестировать беспилотные такси в Иннополисе, небольшом городке, построенном несколько лет назад для развития образования в области технологий и предпринимательства.

Яндекс описывает тесты в своем блоге как первый автономный сервис такси в Европе.

Около 100 жителей уже подписались на пилотную схему, и на этой неделе состоятся первые поездки на двух автомобилях.

«Пока что мы получили очень положительные отзывы как от пассажиров, так и от пешеходов», — сказал ZDNet Артем Фокин, руководитель отдела развития бизнеса «Яндекс Такси Самоуправляемые».

ПОСМОТРЕТЬ: Технологии и будущее транспорта (специальный отчет ZDNet) | Скачать отчет в формате PDF (TechRepublic)

В настоящее время пассажиры такси могут бесплатно перемещаться между пятью стандартными точками Иннополиса, включая университет, местный бизнес-центр и жилой район. .

Средняя поездка составляет чуть более 2 км или 1,25 мили. Два автономных автомобиля, модели Toyota Prius, оснащенные технологией Яндекса, обнаруживают объекты вокруг себя с точностью до сантиметра и сравнивают их с предварительно загруженными картами.

Яндекс сообщил ZDNet, что его такси работают в любую погоду и при любых дорожных условиях. Однако пока у них будет инженер по технике безопасности на пассажирском сиденье.

Яндекс заявил, что автономный сервис заказа такси — это естественный шаг вперед для компании. Российский интернет-гигант уже протестировал свои автомобили на оживленных улицах Москвы, а также предложил пассажирам прокатиться на своих беспилотных автомобилях по тестовым трассам.

Российские инженеры планируют использовать отзывы пассажиров для разработки своей автономной технологии.

ПОСМОТРЕТЬ: Новый способ передвижения: как беспилотные автомобили, Hyperloop и дроны изменят наши планы поездок (история на обложке TechRepublic) | загрузить PDF-версию

Они также хотят расширить проект «Иннополис», включив в него больше пунктов самовывоза и дополнительные транспортные средства. В какой-то момент такси Яндекса будут работать без инженера по технике безопасности на пассажирском сиденье.

«[Мы] планируем перейти от тестирования к коммерческой фазе, как только это позволит нам сделать законодательство», — сказал Фокин. «В будущем мы планируем предоставить полноценный автономный сервис по вызову пассажиров и в других городах России».

Проект Иннополиса Яндекса происходит в то время, когда несколько технологических компаний наращивают свои усилия в бизнесе беспилотных автомобилей. В июне генеральный директор Waymo Джон Крафчик заявил, что его компания может предложить услуги такси на европейском рынке.

Uber, который в прошлом году объединил операции с Яндексом в более чем ста городах России и соседних стран, недавно стал партнером Toyota. Автопроизводитель инвестировал 500 миллионов долларов в вывод на рынок автономных услуг такси по требованию.

Яндекс описывает свой тест в Иннополисе как первый в Европе автономный сервис такси. Источник: Яндекс/YouTube

Средняя поездка на одном из двух беспилотных такси Toyota Prius составляет чуть более 2 км или 1,25 мили.

Изображение: Яндекс

Предыдущие и связанные новости

Внутри беспилотного автомобиля Яндекса: вот каково это ездить по сумасшедшим московским дорогам

Яндекс, российский Google, оптимизирует свою технологию беспилотного вождения для плохой погоды и людей-водителей которые нарушают правила.

Беспилотные автомобили: этот робот-водитель путешествует по снегу и льду

Финские исследователи тестируют на дорогах общего пользования зимостойкий автономный автомобиль.

Дочернее предприятие Google. 360-градусное видео Waymo: посмотрите, каково быть беспилотным автомобилем.