Amikor a navigáció már nem könnyíti, hanem nehezíti az életet

Sok vidéki városban is ugyanezzel szembesülnek, illetve ahogy a Kaliforniai Egyetem (Berkeley) Okosvárosok Kutatóközpontjának a témával foglalkozó tanulmánya megjegyzi, globálisan megoldásra váró feladat, hogy más közlekedők gyorsabb haladásának érdekében a helyben lakóknak ne kelljen megküzdeniük ingatlanjuk értékcsökkenésével, saját nehezebbé váló közlekedésükkel, továbbá azzal, hogy mindennapos balesetveszélynek legyenek kitéve otthonuk közelében.

A probléma akkor kezdett kialakulni, amikor az olyan okostelefon-alkalmazások, mint a Waze, az Apple Maps és a Google Térkép széles körben elterjedtek, valós idejű útvonaltervezést kínálva a sofőröknek a forgalmi dugók megkerülésére. A becslések szerint ma világszerte egymilliárdan használnak ilyen alkalmazásokat. Mellékhatásként a korábban csendes környékeken is váratlanul dugók alakulnak ki. A lakosok a csúcsidőben száguldó járművekre panaszkodnak, a siető sofőrök pedig gyakran a telefonjukat bámulva próbálják meghatározni a csendes lakóövezetekben autózva a következő „lehetőséget”. Ez globális jelenség, de talán Izrael érezte meg a fájdalmat az elsők között, mert ott alapították a Waze-t, amely – a már említett tanulmány szerint – „hamar olyan pusztítást okozott”, hogy a tel-avivi Herclija lakói be is perelték a céget. Azt mondták, olyan területen élnek, amely nemrég még csendes volt, ráadásul az átlagnál magasabb ingatlanadót is fizetnek az önkormányzatnak, de a környékbeli utak szinte egyik napról a másikra a város közlekedési ütőerének részei lettek.

A probléma egyre súlyosbodik. A várostervezők világszerte az adott terület népsűrűsége alapján jósolják meg a forgalmat, előre jelezve, hogy bizonyos körülmények között bizonyos mennyiségű valós idejű változtatásra lesz szükség. Ebbe legfeljebb annyi extra vegyült, hogy a rövidebb utat organikusan, maguktól is meg-megtalálták az autósok: emlékszünk, hogy már a nyolcvanas években elindult a budapesti Rózsadomb felfedezése a mindig beállt Mártírok útja (ma: Margit körút) helyett. Ilyenkor viszonylag egyszerű módszerekkel sikerült uralni a helyzetet: forgalomlassítókkal, például fekvőrendőrök telepítésével. Van, ahol – látszólag indokolatlanul – megállásra kényszerítő lámpákkal, esetleg a terület lezárásával vagy az általában semmit nem érő "Behajtani tilos, kivéve célforgalom" tábla telepítésével, jobb helyen a forgalom függvényében információt adó változó jelzésképű táblákkal (VJT-kkel) oldották meg a szituációt.

A helyzet a mobiltelefonos navigációs rendszerek terjedésével manapság gyorsan romlik a lakóövezetekben. A tanulmány szerint ezek több gondot okoznak, mint amennyit megoldanak. Az appokat jellemzően arra optimalizálják, hogy a felhasználó utazási ideje a lehető legrövidebb legyen, viszont egyáltalán nem törődnek azzal, hogy a lakott területi utcák fel tudják-e venni a forgalmat, vagy hogy a váratlan helyeken felbukkanó autósok veszélyeztetik-e a biztonságot. Éppen ezért a cél az lenne, hogy ezeket az appokat (jobban) összehangolják a hagyományosabb forgalomirányítási rendszerekkel.

Az alkalmazások által használt alap-úttérképek általában öt funkcionális osztályba sorolják az utakat, a többsávos autópályáktól a kis lakóövezeti utcákig. Mindegyik osztályt úgy tervezték, hogy különböző számú, óránként áthaladó járművet tudjon fogadni a helyi viszonyokhoz igazított sebességgel. A navigációs rendszerek – amelyeket eredetileg külön erre a célra fejlesztettek ki (pl. a magyar iGO, a TomTom, Navon, Navigon, Wayteq, Mio, Garmin Nüvi) vagy az autókba szerelt gyári navik, manapság pedig már a legtöbb okostelefonban is megtalálható alkalmazások – már régóta használják ezeket az információkat útvonalválasztó algoritmusaikban a várható utazási idő kiszámításához és a legjobb útvonal kiválasztásához. Kezdetben a navigációs alkalmazások ezeket a térképeket arra használták, hogy az összes lehetséges útvonalat átkutassák az indulás és a végcél között. Bár ez jól működött, viszont főleg a DVD-ROM-alapú gyári autós navikkal, de az önálló készülékekkel is számítás-, ezáltal időigényes volt az útvonaltervezés. Így a szoftverfejlesztők olyan algoritmusokat hoztak létre, amelyek már csak néhány útvonalat azonosítanak, megbecsülik ezek menetidejét, és kiválasztják a legjobbat. Ez a megközelítés lehet, hogy nem találta meg a leggyorsabb útvonalat, de általában elég jól működött. A felhasználók úgy hangolhatták ezeket az algoritmusokat, hogy bizonyos úttípusokat előnyben részesítsenek másokkal szemben – például preferálják az autópályákat vagy teljesen kerüljék el azokat.

A digitális térképipar kicsi. A Navteq (ma Here Technologies) és a TomTom, a két legöregebb digitális térképgyártó körülbelül 30 évvel ezelőtt kezdte meg működését. Elsősorban az adatkészletek létrehozására összpontosítottak, és jellemzően negyedévente adtak ki frissített térképeket. Aztán a navigációs lehetőségek átkúsztak az okostelefonok alkalmazásaiba, így a navigációs rendszerek szolgáltatói elkezdték gyűjteni az utazási sebességet és a helyzetinformációkat minden olyan felhasználótól, aki engedélyezte, hogy az alkalmazás megossza az adatait. Eredetileg a rendszerszolgáltatók ezeket a GPS-nyomokat múltbeli adatokként használták az algoritmusokban, amelyek célja a különböző napszakokban az utakon a valós sebességek becslése volt. Ezeket a becsléseket integrálták a térképekbe, azonosítva a piros, sárga és zöld útvonalakat – ahol a piros a valószínűsíthető torlódásokat, a zöld pedig az akadálymentes forgalmat jelentette. Ahogy ezek a historikus GPS-nyomok egyre csak gyarapodtak, és a mobilhálózatok lefedettsége és sávszélessége javult, a fejlesztők szinte valós időben kezdtek forgalmi információkat szolgáltatni a felhasználóknak. A becslések meglehetősen pontosak voltak a népszerűbb alkalmazások esetében, amelyeknek a legtöbb felhasználója volt egy adott régióban. Aztán 2013 körül a Here Technologies, a TomTom, a Waze és a Google átlépett azon, hogy csak a forgalmi dugókat jelezze előre. Elkezdtek valós idejű javaslatokat kínálni, figyelembe véve az aktuális forgalmat az úthálózat jellemzőin felül. Ez lehetőséget adott a felhasználóiknak, hogy kikerüljék a forgalomlassulásokat. És ezzel kezdődött a káosz.

A valós idejű tervezés önmagában nem jelent problémát. A városok forgalommenedzsment-központjai is állandóan így dolgoznak a közlekedési lámpák jelzése, fázisa és időzítése megváltoztatásával, vagy a VJT-ken megjelenő kerülőút-jelzések megjelenítésével (már ahol...). Az igazi probléma az, hogy az egyéni forgalomirányítási alkalmazások nem működnek együtt a meglévő városi infrastruktúrával, hogy a lehető leghatékonyabb módon mozgassák a forgalomtömeget.

Az alkalmazások nem veszik figyelembe az adott környék sajátosságait. Az előbb említettük a tanulmány nyomán az öt útosztályt és a becsült sebességet – a navigációs appok gyakorlatilag csak ennyit tudnak az utakról. Magyarországon nem tudunk olyan helyszínekről, ahol az így megnövekedett forgalom miatt emelkedett a balesetek száma. (Ez persze nem jelenti azt, hogy nincsenek ilyen helyek.) De mostanában egy széles angol luxusautó tesztelésekor alaposan megizzadtunk, amikor a metrópótlással súlyosbított pesti Múzeum körútról a szűk Puskin utcába – ahol mindkét oldalon így-úgy parkolnak az autók – terelt a Waze. Lassan csorogtunk, mögöttünk már nyugtalan sofőrök nyomasztottak... Benne volt a levegőben a koccanás lehetősége – szerencsére nem ez történt. A cikkünk alapjául szolgáló tanulmány egyébként egy Los Angeles-i utcát (Baxter Street) hoz példának, ahol az alkalmazások által okozott útvonal-rövidítések miatt megnövekedett a balesetek száma. Ez egy rendkívül meredek út, amely egykori kecskeösvények hálózatát követi. Az alkalmazások számára azonban ez az út olyan, mint bármely más, alacsony sebességkorlátozással rendelkező lakott területi út: feltételezik, hogy mindkét oldalán van parkolóhely, és a kétirányú forgalomnak is van hely a kettő között. Nem veszik figyelembe azonban, hogy ennek az útnak 32 százalékos a lejtése, és hogy a tetején nem látod az előtted lévő utat vagy a szembejövő autókat. E holtpont miatt pedig a sofőrök váratlanul megállnak, és baleseteket okoznak itt, ezen az egykor csendes környéken.

Az algoritmusok az általuk választott út egyéb jellemzőit sem veszik figyelembe. Például nem érdekli őket, hogy az adott úton esetleg sok a gyalogos. Vagy hogy a kalkulált út elhalad-e óvoda vagy iskola mellett, tartalmaz-e olyan kereszteződéseket, amelyeken nehéz átkelni, például ha egy kis utca keresztez egy többsávos főútvonalat, ahol nincs jelzőlámpa. (Bár a Waze beállításai között szerepel, hogy kihagyhatók a bonyolultabb kereszteződések, az algoritmus működéséről, hatékonyságáról nincsenek bővebb információink.)

A tanulmány egyik szerzője, a kutatóközpont vezetője saját tapasztalatáról számol be, hogy mit okozhat ez a fajta szűklátókörűség. „Többsávos úton torlódó forgalomban voltam, amikor egy alkalmazás felajánlotta, hogy kikerülök a forgalomból azzal, hogy egy lakónegyedbe küld. Pont egy általános iskola mellett vezetett el reggel 8:15-kor. Ott voltak a gyalogátkelőhelyek, két sorban parkoló autók, kisbuszok, az autókból kiugráló gyerekek és a ragyogó reggeli napsütésben nehezen látó sofőrök. Én csak tovább fokoztam a káoszt.”

A leggyorsabb útvonalért versenyző „önző” alkalmazások használata következtében újabb forgalmi torlódások alakulnak ki a lehető legváratlanabb helyeken. Modellezzünk egy helyzetet, és gondoljunk azokra az autókra, amelyek jelzőlámpa nélkül haladnak egy főúton. A mellékútról érkezőknek van egy stoptáblája. Valószínűleg azért tervezték így, tehát lámpák nélkül, mert a nagyobb út forgalma jellemzően elég gyér ahhoz, hogy a mellékutcából kihajtásra, sőt az áthaladásra várakozás kényelmesen rövid legyen. Ha azonban az alapvetően gyér forgalmú főútra autókat terelnek az appok, hiszen azok a felhasználóiktól nyert adatokból azt szűrik le, hogy itt van még hely bőven, a hézagok csökkennek, így a stoptáblánál egyre többet és többet várakozó autók sora már a szomszédos utcákra is átáramlik. És ha már a – navis appok szemében nagyobb tömeget képviselő – főúton is besűrűsödik a forgalom, mert innen-onnan ideterelték a forgalmat, például egy közeli autópálya beállt, akkor a példában szereplő főútról – gyors megoldásként – szintén ezekre a stoptáblás mellékutcákra terelődhet a forgalom, még inkább elmélyítve a káoszt. A torlódások tehát egyre csak nőnek, és a balesetek valószínűsége is megnő.

Az „önző útvonalválasztás” problémáját súlyosbítja, hogy minden navigációs alkalmazásszolgáltató – Google, Apple, Waze – egymástól függetlenül működik, bár a Google Térkép és a Waze között van már némi átjárás, hiszen egy tulajdonban vannak (természetesen a Google-ében). Ettől függetlenül mindegyik szolgáltató csak a felhasználók eszközeiről kapja az adatokat, ami azt jelenti, a rendszer valóságról alkotott képe az ott és akkor aktív felhasználók számától függ. Ha az alkalmazás penetrációja alacsony, a rendszer ahelyett, hogy a meglévő torlódásokról kapna megfelelő képet, a területre vonatkozó korábbi forgalmi sebességekre támaszkodva jósolja meg a pillanatnyi helyzetet. Tehát több szereplőnk van, akik egymástól függetlenül, tökéletlen információkkal dolgoznak, de egyenként elvárják, hogy a teljes úthálózat valós időben nyelje el boldog felhasználóikat.

Mindeközben a városi közlekedési mérnökök a forgalom irányításával vannak elfoglalva a rendelkezésükre álló eszközökkel. Ilyenek a forgalomszabályozó közlekedési lámpák, a VJT-k vagy a rádióadások, tévéműsorok komikusan elavult közlekedési hírei. Céljuk a torlódások kezelése, a biztonságos és hatékony közlekedési hálózat fenntartása, a megfelelő reagálás olyan esetekre, mint a balesetek, sportesemények, delegációk mozgása, valamint vészhelyzetekben az adott útszakaszok kiürítése. A városi közlekedésmérnökök elszigetelten, hiányos információkkal dolgoznak, mert fogalmuk sincs arról, hogy az alkalmazások mit fognak tenni a következő pillanatban. Így a város elveszti rálátását arra, hogy mikor mekkora forgalom szabadul az egyes utakra, el van vágva azoktól az információktól, amelyek segítségével jobb forgalomcsillapítási stratégiákat dolgozhatna ki.

A tanulmány így vonja le a következtetéseket: „Lehet, hogy ma még hasznot húztál az útvonal-rövidítések egyikéből, de kétséges, hogy hosszú távon nyerésre állsz-e.” A nyeréshez a rendszer egészére kell gondolni, és az összesített üzemanyag-fogyasztást és károsanyag-kibocsátást is figyelembe kell(ene) venni. Csak így lehet ezeket az újratervezgetési algoritmusokat az emberek és a környezetünk javára használni.

Addig is a városrészek és a lakók harcolnak az utcáikat átjáróházként használó idegenek ellen. Házalnak az önkormányzatoknál, hogy legalább egy semmit nem érő célforgalom-táblát kiharcoljanak, mert rendőr már biztos nem lesz rá, aki ellenőrizné is annak betartását. Vagy a jó öreg fekvőrendőr hozza meg a megváltást. Ja, nem, mert – bár előtte és utána néhány méterrel csökken a sebesség – a gyakori fékezések és gyorsítások miatt jelentősen nő a környezetterhelés (zaj és légszennyezés). Tehát a menetidő sem lassul annyival, hogy ez észrevehető lenne a navigációk számára.

Voltak olyan polgári kezdeményezések, leginkább az USA-ban, még a probléma kezdeti időszakában, 2014 körül, amikor a helyiek megpróbálták elhitetni az alkalmazásokkal, hogy a környékükön balesetek lassítják a forgalmat – azaz hamis eseményeket jelentettek be az alkalmazásokba. Szintén a megoldások listáját gyarapítja a területek lezárása, esetleg idősávosan, ahogyan azt egy New Jersey-i városban, Leoniában tették: egyszerűen lezárták számos utcájukat az átmenő forgalom elől a munkába járás idején, és súlyos bírságokat szabtak ki a nem helyi járművezetőkre. A szomszédos városok követték a példát. Majd mindannyian szembesültek azzal a nem várt következménnyel, hogy a helyi üzletek elvesztették vásárlóikat. Ez ellen meg aztán ők lázadoztak. Ezt csinálták a budai Árnyas úttal is, ahova a reggeli csúcsban nem szabad behajtani – kivéve engedéllyel. Mivel néha megjelentek a rendőrök, így már be is tartják az autósok, és inkább araszolnak tovább a 2x1 sávos Budakeszi úton. De a helyiek is szenvedtek, mire engedélyt szereztek, kaptak, és persze őket is igazoltatták a rendőrök, értékes perceket vesztve a reggeli hajrában. A fent említett Baxter Streetnél pedig az egyirányúsítás módszerét választotta az önkormányzat, ma már csak lefelé lehet rajta közlekedni. A balesetek száma csökkent is, viszont kitoltak a helyiekkel, akiknek jókora kerülőt kell tenniük otthonról elindulva vagy hazafelé.

2017-ben a Los Angeles-i erdőtüzek idején világosan kiderült, hogy az újratervezgető alkalmazások és a hagyományos forgalomirányítás között nulla az összhang. Az alkalmazások a város által lezárt utcákra irányították az autósokat, egyenesen a tűz középpontjába. Ez igen jól szemlélteti, hogy a városoknak miért van szükségük arra, hogy kapcsolatba lépjenek ezekkel az alkalmazásokkal, vagy akár felülbírálják azokat.

Ezek az appok elleni intézkedések – fekvőrendőröstül, forgalomlassításostul, lezárásostul – az általános mobilitás akadályozására, nem pedig annak javítására szolgálnak. Az igazi megoldás inkább az lenne, hogy az appokat összehangolják a városok rendelkezésére álló eszközökkel. Lehetne ennek első lépése, hogy az összes app összes adata egy kalapba menne. Csak hát ezek az egyes cégeknek aranyat érnek, vagyis nem lesz könnyű őket összeterelni. Az is nehéz ügy, hogy míg a Google és az Apple hatalmas háttér-infrastruktúrával, adathalmazzal és pénzzel rendelkezik, sok város még mindig ott tart, hogy az új zebra az iskola, a templom vagy az országgyűlési képviselő háza előtt legyen-e. Tehát az új technológiákba való beruházási képesség nélkül a városok képtelenek felzárkózni ezekhez a nagy technológiai óriásokhoz, ehelyett – ha egyáltalán erre van pénzük – a korlátozás lehetőségei maradnak meg a számukra.

Meg kell tehát győzni az alkalmazásgyártókat arról, hogy ha megosztják egymással és a városi önkormányzatokkal az információikat, akkor útvonaltervező algoritmusaik sokkal szélesebb képet vehetnének figyelembe, beleértve a fizikai infrastruktúrából származó információkat, például a közlekedési lámpák időbeosztását, a forgalomszámláló berendezések adatait. Ez az adatmegosztás jobbá tenné alkalmazásaikat, miközben a városi forgalomtervezőknek is segítséget nyújtana.

Számos más akadályt is le kell küzdeni, mielőtt az összes alkalmazás és infrastrukturális eszköz együttműködne ahhoz, hogy mindenki számára optimalizálják a forgalomáramlást. A forgalomirányítással kapcsolatos igazi kihívást ugyanis a probléma nagysága jelenti. Az alkalmazások felhasználóitól származó adatáradat felhasználása – a városi érzékelők adatai mellett – az adatelemzés új szintjét igényli, amelyben a rendszer az információkat összegyűjti, egyesíti, anonimizálja, és a városok által vagy akár országos szinten működtetett forgalomirányítási rendszerek számára könnyebben megemésztővé alakítja. Olyan szimulációs szoftvert is ki kell fejleszteni, amely képes mindezen adatok felhasználásával modellezni mobilitásunk dinamikáját minimum városi léptékben, villámgyorsan.

Vegyünk egy mindennapos példát: reggeli dugó Budapest felé az M1-M7 közös szakaszán. Tízezrek számára ismerős helyzet napi szinten. Beállt a sor, mint a beton. Néhányan próbálnak Budakeszi felé menekülni vagy már korábban letérni a pályáról. Vagy fel sem menni. Néhányan a szűkebb áteresztő képességű Budaörsi utat választják. Tényleg állandó a káosz. Mindegyik navi mond valamit, amit vagy követ az autós, vagy nem. Egy együttműködő rendszerben szét lehetne osztani a forgalmat a navigációs appokkal, azokkal harmonizáló VJT-kkel, akár tudatosan forgalmat irányító rendőrökkel, pillanatról pillanatra reagálva az adott perc VALÓS forgalmi helyzetére. És ami fontos, nemcsak az adott területet figyelve, hanem holisztikusan figyelve a szélesebb környéket, sőt egész Budapestet és az agglomerációt. Mert természetes, hogy – ennél a példánál maradva – a Budajenő, Telki, Páty, Budakeszi részen nem lehet a forgalomfigyelést kamerákkal vagy szenzorokkal megoldani (tényleg, miért is nem?), de a bármely navigációs appból egy kalapba kerülő információkkal már sokkal jobban lehetne kalkulálni, terelni. És nyilván még többen kapcsolnák be ezeket az appokat, ha megtapasztalják, hogy így kényelmesebb a be- és hazajutás, csökken a menetidő, kisimul homlokukon a ránc.

A következő lépés az lenne, hogy úgy módosítanák az algoritmusokat, hogy figyelembe vegyék az egyes területek sajátosságait: az iskolakezdésektől kezdve odáig, hogy a helyi bolt friss felvágottat szállító teherautói mikor okoznak pillanatok alatt gigadugót lassú tolatgatásaikkal a szűk utcákban. A kukásautókról már nem is beszélve. Mindehhez jó lenne egy minimum kormányzati szintű közlekedésmenedzsment-szervezet; azért minimum, mert európai szinten még hatásosabb lenne a fejlesztés és a lobbitevékenység a techóriások meggyőzésére.

Azt már tudjuk, hogy nem a legrövidebb út mindig a leggyorsabb. Már azt is sejtjük, hogy nem mindig a leggyorsabb út a legjobb. És hogy mi lenne a legjobb? Jó lenne kideríteni és megvalósítani, hasznosítva a ma még rémesen széttagolt forgalomszervezés rendszertartalékait!