Nawigacja, która uwzględnia parkowanie: model MIT pokazuje, jak zmniejszyć opóźnienia, korki i emisje
Kierowcy codziennie polegają na aplikacjach nawigacyjnych, aby oszacować, ile czasu zajmie im dotarcie do celu. W praktyce jednak często okazuje się, że „przewidywany czas przyjazdu” jest nierealny, bo ostatnie kilka minut (albo kilkadziesiąt minut) schodzi na krążenie w poszukiwaniu miejsca parkingowego. Właśnie ta „ukryta” część podróży – dojazd na parking, szukanie miejsca i dojście pieszo do celu – nie jest uwzględniana w większości dzisiejszych systemów wyznaczania tras, choć w centrach miast przesądza o realnym całkowitym czasie dotarcia.
Dlaczego problem jest większy niż frustracja kierowców
Zaniżanie czasu potrzebnego na parkowanie to nie tylko kwestia nerwów i spóźnionych spotkań. Gdy wielu kierowców jednocześnie krąży, szukając wolnego miejsca, rosną lokalne korki, zwiększa się zużycie paliwa i emisje, a najbardziej cierpią ulice wokół popularnych stref – dzielnic biznesowych, obiektów kulturalnych oraz dużych wydarzeń sportowych lub rozrywkowych. Powstaje też szerszy efekt: jeśli aplikacja systematycznie „upiększa” czas podróży samochodem, użytkownicy mogą błędnie uznać, że jazda autem jest szybsza niż transport publiczny, rower czy opcje łączone. W rzeczywistości, szczególnie w godzinach szczytu, różnica może się odwrócić, gdy tylko uwzględni się realny czas parkowania i dojścia pieszo.
W literaturze transportowej zjawisko to opisuje się jako „cruising for parking” – krążenie w poszukiwaniu parkowania. Przegląd wcześniejszych badań empirycznych wskazuje, że szukanie miejsca parkingowego może trwać od kilku do kilkunastu minut, a udział pojazdów krążących zależy od miasta, pory dnia i poziomu zatłoczenia. W streszczeniu klasycznego przeglądu Donalda Shoupa podaje się zakres od 8 do 74 procent ruchu, który w określonych warunkach może przypadać na krążenie w poszukiwaniu parkingu, co pokazuje, jak duży może być ten „niewidzialny” ruch, gdy podaż miejsc nie nadąża za popytem.
Podejście MIT: nie prowadzi kierowcy na adres, lecz na „najlepszy” parking
Zespół badaczy z Massachusetts Institute of Technology (MIT) zaproponował model, który w centrum nawigacji stawia prawdopodobieństwo udanego zaparkowania. Zamiast zawsze kierować użytkownika na najbliższy parking przy celu, system analizuje zbiór publicznych parkingów w okolicy i szacuje łączny oczekiwany czas „od drzwi do drzwi”: dojazd z punktu startowego na wybrany parking, prawdopodobny czas znalezienia miejsca oraz dojście pieszo z parkingu do celu. Kluczowa idea jest taka, że „najbliżej” nie musi oznaczać „najszybciej”, gdy popyt jest wysoki, ponieważ parking tuż przy celu może mieć w danej chwili bardzo małą szansę na wolne miejsce.
W pracy „Probability-Aware Parking Selection”, której preprint opublikowano na arXiv 2 stycznia 2026 r., autorzy Cameron Hickert, Sirui Li, Zhengbing He i Cathy Wu formułują problem tak, że obok odległości i czasu przejazdu wprowadzają warstwę probabilistyczną – prawdopodobieństwo, że użytkownik znajdzie miejsce na konkretnym parkingu. Następnie model szuka strategii minimalizującej oczekiwany czas dotarcia, uwzględniając także scenariusze niepowodzenia: co, jeśli kierowca dojedzie na „idealny” parking, ale miejsca są zajęte? Zamiast improwizować na miejscu, algorytm z góry wylicza, jakie są kolejne najlepsze opcje, jak daleko się znajdują i jakie jest ryzyko, że one również będą pełne.
Programowanie dynamiczne i „ruch jako gra wieloosobowa”
Technicznym rdzeniem podejścia jest ramy oparte na programowaniu dynamicznym, które „działa wstecz” od korzystnych wyników i oblicza optymalne decyzje w warunkach niepewności. To, co przybliża model do prawdziwego miasta, to fakt, że nie zakłada on, iż użytkownik jest jedyną osobą szukającą parkingu. W rzeczywistości działa jednocześnie wielu kierowców, a ich decyzje zmieniają prawdopodobieństwo sukcesu dla wszystkich pozostałych.
Przykład jest prosty: inny kierowca może przyjechać sekundę wcześniej i zająć ostatnie wolne miejsce albo może najpierw spróbować na jednym parkingu, a jeśli się nie uda, „przelać się” na inny – być może właśnie ten, który system polecił użytkownikowi. Takie efekty przelewania, które w praktyce są częste w miastach z szeregiem mniejszych garaży i parkingów w niewielkich odległościach, mogą zmienić optymalną strategię. Autorzy pokazują w pracy, jak takie scenariusze można modelować w sposób zasadniczy, tak aby rekomendacja nie opierała się na wyidealizowanym „pustym mieście”, lecz na rywalizacji o ograniczony zasób.
Jaki zysk w praktyce: Seattle jako poligon testowy
Aby sprawdzić potencjał, badacze przeprowadzili symulacje, wykorzystując rzeczywiste dane o ruchu z rejonu Seattle. W najbardziej zatłoczonych scenariuszach podejście uwzględniające prawdopodobieństwo parkowania przyniosło oszczędności czasu do 66 procent w porównaniu ze strategiami, które ignorują parkowanie i po prostu prowadzą kierowcę na najbliższy parking albo zostawiają go, by „liczył na szczęście” w najbliższym garażu. W przeliczeniu na doświadczenie jednego kierowcy może to oznaczać skrócenie łącznego czasu podróży nawet o około 35 minut w najgorszych warunkach, gdy różnica między „parkuj najbliżej” a „parkuj mądrzej” dramatycznie rośnie.
Jednocześnie autorzy ostrzegają, że nawet najlepsza strategia „świadoma parkowania” może trwać zauważalnie dłużej niż optymistyczna ocena „prosto do celu”, którą pokazują klasyczne nawigacje. W ich eksperymentach łączny czas od drzwi do drzwi może być nawet o 123 procent dłuższy niż szacunek pomijający parkowanie. To ważny przekaz dla użytkowników i miast: problemem nie jest tylko to, że podróż jest „czasem trochę dłuższa”, lecz to, że standardowy szacunek bywa strukturalnie stronniczy kosztem realnego doświadczenia.
Skąd biorą się dane o dostępności: czujniki, szlabany czy – ludzie
Największą przeszkodą w upowszechnieniu takiego systemu nie jest sama matematyka, lecz dane: jak duże jest prawdopodobieństwo, że dany parking jest wolny w danym momencie? Niektóre parkingi mają szlabany, liczniki wjazdów/wyjazdów lub detektory magnetyczne, które mogą dawać stosunkowo wiarygodny obraz zajętości. Taka infrastruktura nie jest jednak powszechna, a jej wdrażanie jest kosztowne i powolne.
Dlatego badacze rozważają także crowdsourcing, czyli zbieranie obserwacji z zachowań użytkowników. Idea jest taka, że „sygnały” o zajętości można pozyskać z wielu kanałów: użytkownik w aplikacji może oznaczyć „brak parkingu”, pojazdy, które wjeżdżają do garażu i szybko wyjeżdżają bez parkowania, mogą sygnalizować niepowodzenie, a liczba aut krążących wokół kwartału może wskazywać na wysoką zajętość. W perspektywie pojazdy autonomiczne mogłyby automatycznie rejestrować wolne miejsca, które zauważą podczas przejazdu, tworząc ciągły strumień obserwacji bez dodatkowego obciążenia dla kierowców.
W analizie błędu oszacowania dostępności autorzy podają, że przy oparciu o obserwacje stochastyczne można uzyskać średni błąd bezwzględny około 7 procent, a przy częstszych obserwacjach można go zmniejszyć poniżej 2 procent. Sugeruje to, że nawet bez pełnego pokrycia czujnikami system może być wystarczająco dokładny, by dać użytkownikowi bardziej realistyczny szacunek dotarcia i sensowniejszą rekomendację parkowania.
Co taka nawigacja zmieniłaby w codzienności miast
Najbardziej bezpośrednią korzyścią jest przewidywalność. Zamiast dostawać szacunek do adresu i dopiero wtedy zorientować się, że czeka go niepewne 10 albo 20 minut, kierowca otrzymałby szacunek całkowitego dotarcia, który uwzględnia parkowanie i dojście pieszo. To zmienia planowanie dnia, ale także sposób, w jaki porównujemy opcje transportu. Jeśli aplikacja przy samochodzie pokaże realny „czas od drzwi do drzwi”, a przy transporcie publicznym rzeczywisty czas z przesiadkami i chodzeniem, użytkownik ma wyraźniejszą podstawę do decyzji.
Drugą korzyścią jest operacyjność: ograniczenie krążenia może odciążyć kluczowe miejskie ulice i skrzyżowania, szczególnie wokół najbardziej obciążonych stref. Choć ta praca MIT mierzy przede wszystkim oszczędności czasu, autorzy podkreślają, że potencjalnym kolejnym krokiem jest oszacowanie spadku emisji. Logika jest prosta: mniej kilometrów „bez celu” to mniej paliwa i mniej spalin, a w godzinach szczytu także mniej wtórnych zatorów, które krążenie może wywoływać.
Trzecia korzyść dotyczy polityki parkingowej. Miasta, które zarządzają parkowaniem poprzez ceny, ograniczenia czasowe i cyfrowe mapy zasad, często próbują osiągnąć równowagę – wystarczającą rotację, by miejsca nie były stale zajęte, i jednocześnie wystarczającą przewidywalność, by system był akceptowalny dla użytkowników. Informacja o prawdopodobieństwie sukcesu, jeśli jest prezentowana transparentnie, może być dodatkowym narzędziem: kierowca może świadomie wybrać nieco dalsze parkowanie z większą szansą powodzenia, zamiast by „wszyscy jechali w to samo” i tworzyli korek.
Ograniczenia i otwarte pytania: prywatność, zachowania i integracja z istniejącymi aplikacjami
Autorzy podkreślają, że ich praca nie jest jeszcze gotowym produktem do masowego wdrożenia, lecz demonstracją wykonalności. Aby wprowadzić system do prawdziwego miasta, trzeba rozwiązać szereg praktycznych kwestii. Jedną z nich jest prywatność: crowdsourcing i śledzenie wjazdów/wyjazdów z parkingów może być wrażliwe, jeśli nie zostanie przeprowadzone z jasnymi zasadami anonimizacji i minimalnego zbierania danych. Drugą są zachowania użytkowników: gdy rekomendacje staną się popularne, mogą zmienić przepływy ruchu i „przeciążyć” parkingi, które algorytm często proponuje, więc model musi mieć mechanizmy stabilizacji i adaptacji.
Trzecią kwestią jest integracja. Dzisiejsze nawigacje już łączą dane drogowe, stan ruchu i prognozy korków, ale parkowanie często jest „poza równaniem” albo jest pokazywane jako lista parkingów bez wiarygodnej oceny dostępności. Wprowadzenie prawdopodobieństw parkowania wymagałoby ustandaryzowanych strumieni danych między miastami, prywatnymi operatorami garaży i platformami, z których użytkownicy faktycznie korzystają. W tym sensie przydatny jest też fakt, że autorzy wraz z pracą opublikowali kod towarzyszący, co ułatwia weryfikacje, replikacje i rozwijanie podejścia.
Szerszy kontekst: mała zmiana w informacji, duża zmiana w wyniku
W systemach transportowych zmiany zachodzą powoli, bo dotyczą infrastruktury, nawyków i polityki. Jednak badania takie jak to często celują w „małe dźwignie”: jeśli damy użytkownikowi dokładniejszą informację we właściwym momencie, zachowanie tysięcy ludzi może się zmienić bez budowania nowych dróg. Model MIT wychodzi z prostej idei – że parkowanie jest częścią podróży – i pokazuje, że można to matematycznie wbudować w trasę w sposób, który zmniejsza oczekiwany czas dotarcia i pośrednio presję ruchu w centrum.
Jeśli kolejne badania potwierdzą to w czasie rzeczywistym i na poziomie całych miast, nawigacja świadoma parkowania mogłaby stać się standardem zmieniającym oczekiwania: szacunek podróży samochodem nie kończyłby się już na „dojeździe na adres”, lecz na realnym dotarciu do drzwi. Dla kierowcy oznacza to mniej niepewności, dla miasta potencjalnie mniej krążenia i zatorów, a dla wszystkich pozostałych uczestników ruchu – bardziej przewidywalną i czystszą przestrzeń miejską.
Źródła:- arXiv – preprint pracy „Probability-Aware Parking Selection” (C. Hickert, S. Li, Z. He, C. Wu) z opisem modelu, symulacji i wyników ( link )- arXiv (PDF) – szczegóły dotyczące błędów oszacowania dostępności parkowania i zakresów oszczędności czasu w symulacjach ( link )- GitHub – repozytorium kodu powiązane z pracą „Probability-Aware Parking Selection” ( link )- UCLA / Donald Shoup – przegląd „Cruising for parking” z analizą wcześniejszych badań o czasie szukania miejsca i udziale ruchu, który krąży ( link )- Springer Nature (Transportation) – otwarta praca o prognozowaniu czasu krążenia i szacowaniu emisji z poszukiwania parkowania w gęstych strefach miejskich ( link )
Czas utworzenia: 4 godzin temu